文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2012)07-0151-04
隨著網(wǎng)絡技術以及多媒體技術的快速發(fā)展,數(shù)字視頻越來越容易被獲取并復制傳輸,這就導致了視頻的版權糾紛問題[1],數(shù)字視頻水印正是為解決這個問題而出現(xiàn)的。在視頻發(fā)布前,視頻版權擁有者在原始視頻中嵌入具有版權信息的圖片或序列,既不影響視頻的可視性,又對攻擊具有較強的魯棒性,在接收端可以提取出版權信息,實現(xiàn)版權保護和盜版追蹤功能[2],同時在數(shù)字電視播放中還可實現(xiàn)播放控制[3]。
視頻水印算法既要求水印能抵抗噪聲、濾波等常規(guī)攻擊,還要求水印能抵抗視頻特有的處理和攻擊,例如MPEG-2壓縮處理、視頻幀同步攻擊等。同時,也要求水印的嵌入提取方法靈活、方便[4]。參考文獻[5]提出一種塊均值視頻水印算法,該算法在空間域嵌入水印,在空間域或壓縮域提取水印,可以實現(xiàn)播放控制和盜版追蹤,但對于視頻幀同步攻擊卻無能為力,本文針對此問題提出改進算法,水印嵌入前先嵌入視頻幀號用以抵抗視頻同步攻擊,并將算法與通信系統(tǒng)中的抗干擾技術相結合[6],加入LDPC-OFDM編碼以提高水印的魯棒性。實驗結果證明該水印算法不僅可以有效抵抗剪切攻擊、高斯白噪聲、椒鹽噪聲、高斯低通濾波等常規(guī)攻擊,同時對幀刪除、幀重組、幀插入、幀交換等視頻同步攻擊也有很好的抵抗效果。
1 基于LDPC-OFDM技術的塊均值視頻水印算法
圖1所示為基于LDPC-OFDM技術的塊均值視頻水印算法框圖。
1.1 水印的預處理
1.1.1 水印的置亂加密
本文采用m×n的二值圖像w作為原始水印信息,在水印的預處理過程中,先將原始水印信息w進行Arnold置亂加密得到S來提高水印和嵌入算法的安全性。另外,在水印嵌入后,含水印視頻具有良好的不可見性。
1.1.2 水印的LDPC-OFDM編碼調(diào)制
LDPC碼即低密度奇偶校驗碼(Low Density Parity Check Codes)是1962年Robert G.Gallager提出的一種實用的好碼[7],是線性分組碼的一種。本實驗對水印進行LDPC編碼以提高水印的糾錯能力。
算法中LDPC編碼主要步驟是[8]:采用Mackay構造法生成m×n的校驗矩陣H,固定每一列的列重?姿為3,并且每兩列之間重疊“1”的個數(shù)不大于1,構造完成后消除里面的四環(huán),然后通過高斯消元法對其變形得到生成矩陣G,水印S通過G映射成要嵌入的水印序列c,再將水印經(jīng)Arnold置亂加密后的信息直接賦值給系統(tǒng)位S,得u=(c,s),LDPC編碼過程結束,u即為LDPC編碼后的信息,長度為水印信息s的2倍。
下一步進行OFDM調(diào)制。OFDM技術的原理是用多個相互正交的子載波對輸入信息進行調(diào)制,使整體信號的抗干擾性能得到很大的提高。基于OFDM的水印嵌入技術可實現(xiàn)相當大的嵌入量和優(yōu)良的隱蔽性,而且能夠抵御常見的加性噪聲干擾、線性濾波,對于重新量化和重新采樣也有足夠的魯棒性,具有良好的應用前景。
1.2 水印的嵌入與提取算法
1.2.1 水印嵌入算法
水印的嵌入包含水印信息的嵌入和視頻幀號的嵌入,兩者嵌入方法相同,但嵌入位置不同。
水印的嵌入提取采用塊均值算法[5]。因為人眼對于色度分量不敏感,所以將水印嵌入在色度分量的塊均值中。具體的嵌入過程如下:
幀號提取完畢后,進行幀檢測并恢復視頻同步,完成之后在恢復的視頻中提取水印,可選如上的空間域或壓縮域兩種方法,在R分量中提取出初步水印信息u′。然后對u′進行OFDM解調(diào)得X,解調(diào)完全是調(diào)制的逆過程。解調(diào)之后進行LDPC譯碼,采用的是BP算法(Belief Propagation) [10],即在迭代的每一步,對有噪序列的每一個符號估計其后驗概率,并將估計輸入下一次迭代,以得到更好的結果。BP算法譯碼速度高、復雜性低。最后對LDPC譯碼的結果進行Arnold反置亂就得到最終的水印信息。
2 性能分析
水印嵌入的方法有疊加法和直接替換法[11]。疊加法是將水印信息疊加在視頻的某些系數(shù)上,該方法在提取時原始的系數(shù)會成為固有干擾項,對水印提取造成誤碼或增加水印提取難度;替換法是直接替換二值化塊均值的一位,提取時沒有原值的干擾項,準確率高,且能實現(xiàn)盲提取。本算法采用替換法。
算法可以抵抗MPEG-2壓縮。參考文獻[12]所述理論證明塊均值算法可以抵抗JPEG壓縮,MPEG-2壓縮原理和JPEG壓縮相同,所以理論上本算法可以抵抗MPEG-2壓縮,并對其進行了實驗證明。
若算法的嵌入是在空間域進行,則提取可以在空間域或者壓縮域實現(xiàn),壓縮域提取可用于控制播放,空間域提取可用于版權保護和盜版追蹤。提取水印前檢測幀號,如果視頻受到如幀刪除、幀交換、幀重組、幀插入的攻擊,將對視頻幀順序進行處理。處理過程是:若幀交換,則對調(diào)交換的兩幀,恢復原順序,視頻可完全恢復;若幀重組,則按照幀號的順序重組整個視頻順序,視頻可完全恢復;若幀刪除,則在刪除的地方補一幀空白幀,視頻有一幀錯誤;幀插入時,則有兩種情況:(1)如果取出的幀號大于原視頻最大幀號,則可直接識別,并去除,就不會產(chǎn)生錯誤;(2)如果插入的幀提取出的幀號正好是視頻幀號中的一個數(shù)n,那么視頻幀號中就有兩個n,用后者覆蓋前者,當插入的幀在視頻原有第n幀之后時,則將這個插入幀會覆蓋視頻原有的第n幀,這種情況下產(chǎn)生一幀的錯誤,但此情況概率較小,而且不一定是水印嵌入幀,對水印最終提取影響很小。
3 實驗的仿真結果及分析
實驗利用Matlab工具仿真,載體視頻共有580幀,幀率20 f/s。原始水印圖像是二值圖,圖像大小為32×32。先對視頻進行預處理,嵌入幀號,然后對水印進行置亂和LDPC-OFDM編碼調(diào)制,隨后從視頻的第一幀開始根據(jù)生成的偽隨機序列進行隨機嵌入。
3.1 不可見性實驗
圖2為視頻不可見性實驗的結果。從人眼的主觀視覺來看,嵌入水印后的視頻與原始視頻沒有區(qū)別,算法對視頻質(zhì)量幾乎沒有影響。圖2(c)是在水印嵌入幀中隨機選擇了50幀所做的水印嵌入前后視頻幀的PSNR值,基本都在39 dB以上。當PSNR≥30時,人眼就不能感覺到視頻中存在數(shù)字水印。所以本算法的不可見性良好。圖3是原始水印和無攻擊時提取出的水印圖像,在無攻擊情況下可以正確提取出水印。
3.2 MPEG-2攻擊實驗
對含水印的視頻進行MPEG-2壓縮與解壓,使用默認的量化矩陣,量化參數(shù)scale為19。
實驗仿真結果表明,在量化參數(shù)scale≤14時,本算法能完全抵抗MPEG-2壓縮,提出的水印信息與原始嵌入水印信息完全相同,沒有誤碼。當scale≥14時,雖然提取出的水印圖片有少量誤碼,但水印仍可識別。圖4是scale=19時仿真的結果,此時的誤碼率是0.5%。
3.3 常規(guī)攻擊實驗
以下為常規(guī)攻擊實驗,圖5是視頻分別受到椒鹽噪聲、高斯白噪聲、高斯低通濾波和剪切攻擊后的視頻, 圖6所示則分別為上述四種攻擊情況下提取出的水印信息??梢钥闯觯弘m然在受攻擊的情況下嵌入水印的視頻質(zhì)量有所下降,但是均能恢復原始水印信息,只有少量誤碼,這說明本算法對上述攻擊具有較強的魯棒性。
3.4 視頻幀攻擊實驗
圖7為視頻幀攻擊實驗,包括幀交換、幀重組、幀刪除和幀插入4種攻擊后提取的水印結果。
實驗結果表明,本算法通過提取幀號可以恢復幀交換和幀重組,誤碼為0。對于幀刪除和幀插入,實驗選擇了最壞情況進行仿真,也就是刪除含水印幀和插入幀覆蓋含水印幀的結果。由結果可以看出,算法對幀刪除和幀插入有較強的魯棒性,可以抵抗此類視頻幀的同步攻擊。
本文將LDPC編碼和OFDM技術相組合,充分利用LDPC碼的糾錯能力和OFDM技術通信容量大、抗頻率選擇性干擾能力強的優(yōu)點,提出了一種基于LDPC-OFDM的塊均值視頻水印算法。實驗結果表明,該算法對視頻質(zhì)量影響小,不可見性好,能實現(xiàn)水印的盲提取,不僅對高斯低通濾波、剪切攻擊、高斯白噪聲、椒鹽噪聲攻擊具有較強的魯棒性,還可以抵抗MPEG-2壓縮及幀交換、幀重組、幀刪除、幀插入等視頻幀攻擊,是一種性能良好的盲視頻水印算法。
參考文獻
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