一種高魯棒性的高清視頻在線識別算法

郭美麗

(河南工業貿易職業學院機電工程系，河南鄭州450000)

隨著數字電視技術的發展和“三網融合”速度的加快，數字廣播事業發展前景十分廣闊，數字廣播的媒體呈現多樣性，而且更加復雜，廣電運營商的商業機遇增加同時面臨更多挑戰，數字電視視頻版權侵犯頻率越來越高，如何在提高數字電視節目播放效果的同時，有效保護數字電視的視頻版權，成為當前數字電視技術研究中的重大課題［1-2］。

針對數字類產品版權問題，國內外學者和研究人員進行了廣泛、深入的研究，取得了不錯的研究結果，提出一些數字類產品版權保護方法［3］。當前數字類產品版權保護方法主要分為兩類:加密技術和數字水印技術。傳統加密算法有Data Encryption Standard(DES)算法、Improved Data Encryption Standard(IDES)算法以及 Advanced Encryption Standard(RSA)算法等［4-5］。數字類產品具有數據量大、空間分布分布不均勻、信息冗余多等特性，而傳統加密算法沒有考慮數字類產品的特性，因此不適合數字類產品加密［6］。數字水印能將作者版權信息嵌入到數字產品中，并保持不可見性，從而從技術手段上彌補了數字產品的安全性，為此數字水印技術成為數字類產品版權保護的主要研究技術［6］。數字水印方法主要可以分為空域水印算法和頻域水印算法。空域數字水印技術實現簡單、速度快，從時域修改圖像像素實現加密，該類算法魯棒性差，容易被攻擊，信息容易被竊取［7］。頻域水印技術通過小波變換等技術把圖像信息變換到頻域，實現水印的嵌入，魯棒性較高，但是難滿足高清數字視頻實時性要求［8］。在實際應用中，視頻水印與圖像水印算法有著明顯的差異，因此視頻序列是變化的。而圖像是靜止的，視頻水印不僅要具有圖像水印的魯棒性、不可感知性、可靠性和安全性等特點，而且還應該具有自己的特殊性，如實時性要求高、信息量大、抵抗壓縮攻擊、隨機監測性和水印檢測的快速性，但是一個視頻水印算法要同時滿足全部要求是相當困難的，通常情況下都是折中考慮，盡可能平衡各種要求［9］。

為了提高高清視頻數字產品的安全，有效保護數字版，提出一種具有魯棒性的視頻在線識別算法，并通過具體仿真實驗測試其性能。

1 高清視頻分割

表1描述了根據不同標準劃分的視頻圖像類型，其中高清電視按照國際無線電咨詢委員會(International Radio Consultative Committee，CCIR)的定義，圖像比例為16∶9。表中的D3，D4，D5是通常所說的高清視頻標準。

表1 視頻圖像分類方法

當前高清視頻分割的方法有很多種，如基于像素、顏色直方圖、聚類、運動分析及其他視頻分割算法［10］，而直方圖算法是最常用的分割方法。在實際應用中，直方圖算法用于視頻的鏡頭分隔時有兩個問題:1)有光線突變，若處理不好，會判斷成鏡頭切變，造成誤檢;2)對象或攝像機的運動，極易與鏡頭漸變混淆，造成誤檢。

另外，由于直方圖自身的定義，可能導致不同的圖像對應相同的直方圖，易造成漏檢，為此本文用累加直方圖來分隔鏡頭，累加直方圖定義為

累加直方圖能很好地反映視頻幀間圖像的差異，在鏡頭內取值相對小、較平穩，選用累加直方圖法對Y分量進行差異比較，以此作為鏡頭特征，從而確定視頻的關鍵幀［11］。

2 視頻水印方案

2．1 視頻水印算法的工作流程

視頻水印算法是高清視頻識別系統的關鍵技術，針對視頻序列的特點，高清視頻識別系統需要滿足條件為監播系統的實時性、數字水印算法的安全性和魯棒性等，其中高魯棒性就是要求可以抵抗各種攻擊和噪聲干擾，本文的視頻水印算法的嵌入和提取流程具體如圖1和圖2所示。

圖1 視頻水印算法的嵌入流程

2．2 水印生成

采用灰度有意義圖像作為待嵌入水印。為增加安全性，嵌入前首先進行Arnold置亂，目的是為了消除相鄰像素間的相關性。二維Arnold置亂變換公式如下

圖2 視頻水印算法的提取流程

式中:(x，y)∈{0，1，2，…，N-1}代表圖像像素點原先位置，(x'，y')代表經置亂變換后原先像素點的新位置;N代表圖像矩陣的階數，mod N是為了確保 x'和 y'仍屬于集合{0，1，2，…，N-1}。

式(1)用于轉換圖像的每一個像素坐標，當所有的坐標都轉換之后，得到的就是置亂后的圖像。

由此易得出迭代式為

式中:n為迭代次數，由于N×N圖像是有限的，因此迭代會出現循環的現象，只要迭代的次數足夠大，圖像會變換回原始圖像。利用Arnold變換對一幅50×50的圖像進行置亂和逆置亂，置亂和逆置亂效果如圖3所示。

圖3 水印的置亂以及恢復

2．3 水印嵌入

1)采用Arnold變換置換對原始水印視頻序列進行加密，得到加密后的水印視頻序列片w';

2)將原始載體圖像分解成互不重疊的8×8的子塊，然后對每一個子塊進行離散余弦變換(DCT)［12］，其中二維離散余弦變換定義為

3)將第二步得到的水印圖像按式(5)逐像素地嵌入到每個8×8的子塊中

式中:F(x，y)表示每個子塊;w(i)表示目標水印;α表征嵌入水印的強度。

4)將上述結果做離散余弦逆變換，并整合所有的子塊，即得到含水印的載密圖片。

2．4 水印的提取

1)將含水印的載密圖像分解成8×8的子塊，分別對子塊做DCT變換，將其轉換到變換域，然后對每個子塊逐像素地提取水印。

式中:w(i)為被提取的水印;F(x，y)表示DCT子塊;α表示水印的嵌入強度。

2)對步驟1)的結果做Arnold變換，并根據變換次數計算Arnold周期，變換后得到水印圖像。

3 仿真實驗

3．1 仿真環境及評價標準

為了測試本文提出的高清視頻識別算法的有效性和優越性，在 Intel酷睿2.65 GHz CPU、8 Gbyte RAM，Windows7操作系統的計算機上，采用MATLAB R2012進行編程實現仿真實驗。嵌入水印質量采用峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio，PSNR)和歸一化互相關系數(Normalized Cross Correlation，NC)進行衡量，它們的計算公式分別為

式中:M和N表示圖像大小，W(i，j)和W'(i，j)分別表示嵌入水印和提取水印的灰度值［13］。

3．2 結果與分析

常見的視頻圖像攻擊方式有很多，首先對含水印視頻圖像(foreman)進行各類攻擊實驗，然后計算它們的PSNR和NC值，實驗結果如表2所示。由表2數據可以看出，本文水印算法對高斯噪聲、JPEG、中值濾波、幀剪切聲、椒鹽噪、幾何失真等攻擊方式均具有很好的魯棒性，提高了視頻圖像的安全性。為了使本文算法的結果更具說服力，選擇文獻［14］的視頻水印算法進行對比實驗，其結果如表1所示。從表1可知，相對于文獻［14］的視頻水印算法，本文算法不僅提高了PSNR值，而且NC值更高，這表明本文視頻水印算法具有更好的魯棒性。

表2 魯棒性攻擊測試評價結果值

攻擊后恢復出來的水印見圖4。

圖4 攻擊后恢復出來的水印

3．3 水印安全性測試

為了測試水印的安全性，選擇一些高清視頻圖像，有forman、蝴蝶、coastguard，分別如圖5所示。然后將一個水印信息嵌入到相應高清視頻圖像中，得到嵌入水印視頻圖像分別如圖6所示，從圖6可知，嵌入水印視頻圖像均具有很好的不可見性，它們的PSNR值均大于40 dB。

圖5 原始視頻圖像

圖6 原始視頻圖像和嵌入水印的視頻圖像

3．4 實時性測試

水印嵌入和提取實時性在實際應用中十分重要，本文算法與文獻［14］的視頻水印算法的水印嵌入和提取平均時間(單位:s)如圖7所示。從圖7可知，相比于文獻［14］的視頻水印算法，本文視頻水印算法的水印嵌入和提取時間大幅度下降，從而加快了高清視頻圖像的識別速度，完全可以滿足高清視頻識別系統的實時性和在線要求，應用范圍更加廣泛。

4 結束語

為了提高高清視頻在線識別性能，提高數字媒體的安全性，提出了一種具有高魯棒性的高清視頻在線識別算法，并通過仿真對比實驗對算法的性能進行測試。實驗結果表明，本文算法提高了水印抵抗各種攻擊能力，而且具有較強的安全性，可以滿足高清視頻系統實時性要求，在數字視頻版權保護方面具有較廣闊的應用前景。

圖7 高清視頻水印算法的實時性測試

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