基于運動矢量的脆弱視頻水印算法研究

楊靜，鄭耿峰

（福建省特種設備檢驗研究院 福建 福州350008）

基于運動矢量的脆弱視頻水印算法研究

楊靜，鄭耿峰

（福建省特種設備檢驗研究院 福建 福州350008）

結合人類視覺特性（HVS）與H.264編解碼原理，提出了一種基于運動矢量的脆弱視頻水印算法。算法從I幀能量塊中提取特征碼，運用最小化拉格朗日函數搜索，在具有小分割模式的宏塊中選擇具有最佳率失真性能的運動矢量作為嵌入點。本算法簡單，能夠實現盲提取。實驗結果表明，算法能夠有效改善水印的不可見性，降低水印嵌入帶來的碼率提升以及對視頻質量的影響，并對各類惡意攻擊表現出較好的脆弱性。

人類視覺特性；H.264；運動矢量；不可見性；脆弱性

隨著視頻網站和網絡電視等網絡視頻行業的快速興起，視頻版權糾紛問題也越來越多，作為數字權限管理的水印技術在視頻領域的應用也隨著成為關注熱點。針對視頻水印的嵌入方法有很多，其中最常用的是將水印嵌入到視頻的DCT系數中，但是由于P、B幀均采用幀間預測編碼，經過量化后大部分系數為零，因此可以利用的DCT系數有限，且對視頻質量影響較大[1-2]。根據H.264編解碼標準，運動矢量是一個非常重要的特征，它關系到視頻畫面的連續行和平滑性，是視頻壓縮的重點。運動矢量反映的是當前編碼幀中被預測宏塊與參考幀中最匹配宏塊的運動位移信息，與宏塊的內容無關，因此對于基于內容的視頻水印的攻擊表現出較強的魯棒性，所以將水印信息嵌入到運動矢量成為研究熱點之一[3-4]。……