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鲁棒视频水印算法及相关技术研究

邹复好  
【摘要】: 目前,数字水印作为多媒体数据的版权保护、内容认证、拷贝控制、操作跟踪和广播监控等应用的一项重要技术,正受到国内外学者的广泛关注。在现存的水印研究文献中,图像水印远多于视频水印。然而,在实际应用中,视频水印更加有用,因而应获得更多的关注。尽管,现存的一些图像水印算法可以直接扩展到视频应用中,但视频水印并不是图像水印简单延伸,视频水印应满足一些特殊要求,如实时性、随机检测性、盲水印等。通常,一个好的视频水印方案应该至少同时满足实时性和鲁棒性要求。 在现存的视频水印文献中,尽管大多数视频水印算法有很好的实时性,但这些算法为了满足实时性要求,通常忽略了鲁棒性。为此提出一个能同时满足实时性和鲁棒性的算法----均值参考视频水印(MRW)算法。MRW算法设计时使用了有助于提高水印鲁棒性的三种策略:水印嵌在人类视觉系统感知最重要的直流系数部分、使用Watson视觉模型控制水印嵌入达到最大强度以及选择有助于产生稳定均值点的扩展M序作为水印模式。同时,MRW算法直接运行在VLC域,可以避免一些复杂性计算,如逆DCT变换、DCT变换、运动补偿等,因而MRW算法的复杂性较低。然而,MRW算法中,存在某些水印子区域的能量与均值偏差大,水印嵌入时,如果强行把该水印子区域的能量调制到预定的值,势必会产生视觉失真。针对此问题,提出了优化的均值参考视频水印(OMRW)算法,OMRW算法给出两种解决方法:随机置乱和牺牲检测响应值。与MRW算法相比,OMRW算法在不降低水印系统的整体性能的前提下,进一步提高了嵌入水印的视频的视觉质量。 然而,MRW和OMRW算法的水印模式限定为扩展M序,该水印模式只能对用户进行唯一表示,并不表示任何具体的含义。但是,视频水印有些应用要求水印信号是有意义的信息。因此又提出一个对水印模式没有任何限制的水印算法——低频系数域差分能量水印(L-DEW)算法。L-DEW算法借鉴差分能量水印算法能量差思想,在DCT块的低频系数域嵌入水印信息。由于要在DCT块的低频系数域产生一个能量差,必须回答两个问题:一是能否在低频系数域构建能量近似的水印子区域;二是如何在低频系数域构建能量近似的水印子区域。针对问题一,专门对量化的DCT系数进行统计建模,建模的结果表明低频系数空间存在大量“碎片”,可以在低频系数域构造能量近似的水印子区域。针对问题二,多维均衡水印子空间构造研究给出了解决此问题的两种算法:遗传算法和ILPT算法,实验表明ILPT算法更适合视频水印。在这两个问题成功解决的基础之上,L-DEW算法使用ILPT算法在DCT块的低频系数域构造能量近似的水印子区域,并在Watson视觉模型控制下,对低频系数细微修改以在两个水印子区域间产生一个能量差。通过理论分析和实验检验,表明在视觉质量、水印容量、鲁棒性和水印提取用时等性能指标上,L-DEW算法均优于差分能量水印算法。 对L-DEW算法的信道分析基础上,把该水印算法信道建模为二进制对称信道,并给出求解该信道容量的方法。然后,在L-DEW算法中引入RS码和Turbo码,进一步提高水印系统的可靠性。实验结果表明,Turbo码纠错性能更好,但其计算复杂性较高。


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