數(shù)字水印是一種嵌入到圖像

1、摘 要數(shù)字水印是一種嵌入到圖像、視頻或者音頻數(shù)據(jù)中的標志，通過對水印信息的檢測可以達到保護多媒體數(shù)據(jù)版權的目的。近年來，數(shù)字水印技術得到了較大的發(fā)展，基于變換域特別是基于DCT的水印技術是目前研究的熱點，并且目前DCT編碼在JPEG、MPEG、H.26x等編碼標準都中有著廣泛的應用。本課題針對基于DCT的視頻水印算法進行研究,在簡要介紹本課題研究背景與本課題的國內外研究動態(tài)的基礎上，隨后介紹了數(shù)字水印技術的應用、特點和攻擊方法與視頻水印的特點及其國內外發(fā)展動態(tài)。本文重點對基于DCT的低頻水印算法、基于DCT的中頻水印算法和基于DCT的自適應視頻水印算法進行了深入分析與研究，使用偽碼對這三種算法

2、進行了簡單的實現(xiàn)。對基于DCT的中頻水印算法進行了改進，在改進算法中對水印序列進行了擴頻，并對DCT變換后中頻系數(shù)的處理進行了改進。最后，在MATLAB中對水印的嵌入 、水印的檢測與水印的剪切攻擊進行了實驗。關鍵詞:DCT；水??；視頻；低頻；中頻； AbstractDigital watermarking techniques have been proposed as a solution to the problem of copyright protection of multimedia documents. Digital watermark is mark embedded in

3、digital image, video or audio documents, which can be detected to protect copyright of multimedia data. Digital watermarking techniques have greatly developed in recent years. Watermarking techniques based on the transformation domain has become a heated issue in the academic research of the field,

4、and DCT (Discrete Cosine Transform) transforming coding has been widely used coding standards such as JPEG, MPEG and H.26x at present. The subject is mainly propose the DCT-based video digital watermarking，in briefly introduced the background research and domestic and foreign research dynamic of the

5、 subject. Afterwards introduced the application, the characteristic and the attack method of digital watermarking technology and the video digital watermarking characteristic and its the domestic and foreign development tendency. The article principally researches and analyzes an intermediate freque

6、ncy DCT-based watermarking algorithm, a low frequency DCT-based digital algorithm and a DCT-based transforming watermarking algorithm, To has made an improvement to the DCT- based intermediate frequency watermarking algorithm, has carried on the wide frequency to the watermark sequence in the improv

7、ement algorithm, and has made an improvement to intermediate frequency coefficient processing after the DCT transformation. Finally, haven the experiment in MATLAB about imbedding watermarking, detecting watermarking and cutting attacks.Key words: DCT；Watermarking；video； 目 錄摘 要IAbstractII1 緒論11.1 本課

8、題研究背景11.2 本課題的國內外研究現(xiàn)狀11.3 本課題的主要內容32 數(shù)字水印技術42.1數(shù)字水印的概念42.2水印的應用42.3 水印的特征52.4水印攻擊63 視頻水印技術83.1 視頻水印技術的特點83.2 目前視頻水印的主要嵌入和提取方案84基于DCT的低頻水印算法144.1 算法的基本原理144.2 代碼實現(xiàn)154.3 算法分析215 基于DCT的中頻水印算法225.1 算法的基本原理225.2 原始算法代碼實現(xiàn)235.3 原始算法分析285.4 算法改進294.5 改進算法代碼實現(xiàn)306 基于DCT的自適應視頻水印方案326.1 基本原理326.2 代碼實現(xiàn)347 總結與展望3

9、6參考文獻39致 謝401 緒論1.1 本課題研究背景數(shù)字水印技術是近幾年國際上提出的一種全新信息安全領域的技術，正廣泛應用于視頻、音頻等其他數(shù)字媒體。由于它在版權保護、真?zhèn)舞b別、秘密通信和隱含標注等領域有著廣泛的應用前景，因此日益成為一個非常重要的研究領域。視頻水印是最有應用前景的數(shù)字水印技術。傳統(tǒng)的加密方法對多媒體內容的保護和完整性認證具有一定的局限性。加密方法只用在通信的信道中，一旦被解密，信息就完全變成了明文，因此訪問控制和加密技術只能對數(shù)據(jù)進行有限的保護，無法防止數(shù)據(jù)的非法復制和鑒別數(shù)字媒體的知識產權。對于數(shù)字產品的版權保護通常采用標記法1。這種方法不修改數(shù)字產品的內容，而是將版權聲

10、明以附加信息的方式存放在數(shù)字產品的頭部，或是存為單獨的文件，并與產品一起發(fā)送給客戶，數(shù)字簽名是其中的典型例子。這種方法的最大缺陷是由于版權信息與作品內容分離，所以很容易被非法去除。在這種情況下，近幾年提出了數(shù)字水印技術，它將具有確定性和保密性的信息直接嵌入到原始數(shù)據(jù)，并作為原始數(shù)據(jù)的一部分而保存在其中，因而即使在原始數(shù)據(jù)解密之后仍可以跟蹤數(shù)據(jù)的復制和傳輸，對媒體數(shù)據(jù)進行有效的保護，這種信息通常是不可見的，只有通過專用的瀏覽器或閱讀器才能提取。基于變換域特別是基于DCT的水印技術是數(shù)字水印技術的熱點。1.2 本課題的國內外研究現(xiàn)狀數(shù)字水印技術既充分利用了網(wǎng)絡和數(shù)字媒體的便利，又能在一定程度上克服

11、了傳統(tǒng)信息安全方法的局限性，為多媒體信息提供有效的保護，因此得到了國內外眾多學者的廣泛關注，自 1993 年以來，它已引起工業(yè)界的濃厚興趣，并日益成為國際上非?；钴S的研究領域。全球支持或開展此項研究的政府機構和研究部門很多，包括美國財政部、歐洲電信聯(lián)盟、麻省理工學院、微軟公司、朗訊貝爾實驗室等機構，同時，IBM、日立、NEC、Pionee和Sony五家公司還宣布聯(lián)合研究基于信息隱藏的數(shù)字水印。與此同時，一些公司已逐步推出了有關水印技術的商用軟件系統(tǒng)。我國學術界對數(shù)字水印技術的反應很快，有相當一批有實力的科研機構投入到這個領域的研究中來。為了促進數(shù)字水印技術的研究與應用，1999年12月，我國信

12、息安全領域的何德全院士、周仲義院士、蔡吉人院士與有關應用研究單位聯(lián)合發(fā)起召開了我國第一屆信息隱藏學術研討會。2000年1月，由國家“863”智能專家組和中科院自動化模式識別國家重點實驗室組織召開了數(shù)字水印學術研討會。隨著研究的深入，人們發(fā)現(xiàn)數(shù)字水印在其他領域中可以有諸多重要應用。在多媒體中加入數(shù)字水印，可以確立版權擁有者、認證多媒體來源的真實性、識別購買者、提供有關數(shù)字內容的其他附加信息、確認所有權認證和跟蹤侵權行為。它在篡改鑒定、數(shù)據(jù)的分級訪問、數(shù)據(jù)跟蹤和檢測、商業(yè)和視頻廣播、能夠提供普遍指導意義的理論基礎，但就目前而言，這項工作還遠遠沒有達到令人滿意的地步。視頻水印方法主要有兩種：空間域方

13、法和變換域方法。與空間域方法相比，變換域尤其是DCT域上的水印方法主要有以下優(yōu)點：一是，在變換域中可以有效地利用人類視覺系統(tǒng)的某些特征，在高頻分量嵌入數(shù)據(jù)，以增強水印的魯棒性（水印嵌入強度）；二是，可選擇低頻分量嵌入數(shù)據(jù)，使能量擴散到空間域的所有像素上，提高水印圖像質量（不可感知性）；三是，可與國際數(shù)據(jù)壓縮標準如MPEG等兼容，同時在DCT域實現(xiàn)的水印算法，計算復雜性也往往較低。Cox等提出了基于全局DCT的水印算法，他們的重要貢獻是將通信理論中的擴頻原理引入了水印技術，并提出了水印應該嵌入在感知重要的分量上(主要對應于DCT的低頻系數(shù))以增強算法的穩(wěn)健性。水印信號根據(jù)系數(shù)的大小作對應尺度的調

14、整，這實際上是一種簡單的感知加權算法。Cox等還認為Gaussian 隨機序列產生的水印相比于其它序列具有更好的穩(wěn)健性，因為它們具有更大的自相關性。Wolfgang等應用JPEG中所采用的視覺模型，提出了圖像自適應的DCT域水印算法。這一類算法還很多。由于這種算法是自適應的，自然，在不可感知性與穩(wěn)健性方面都要好于其它算法。Hartung等提出利用擴頻的思想在MPEG-2壓縮視頻中嵌入水印的算法,水印信號經過擴展、放大和調制,得到一個擬隨機序列；然后對其進行8×8的DCT ,并將DCT系數(shù)疊加到MPEG-2碼流的8×8的DCT系數(shù)上,它主要考慮兩個問題7：(1)由于MPEG-

15、2的DCT系數(shù)是用變長編碼進行編碼的,系數(shù)在添加水印前后的編碼長度會發(fā)生變化。因此,如果要求不增加視頻碼流的長度,那么,在出現(xiàn)添加水印后DCT系數(shù)的編碼比特數(shù)增加了的情況時,則仍將保留原有的系數(shù)。(2)MPEG-2編碼方式中,幀間編碼幀(P幀和B幀)是從其他幀預測得到的,用一個運動補償向量來從其它幀重建當前幀,P幀本身也可能作為其他幀的預測參考一個幀內的微小變化會在時間、空間上傳播開來。因此,在水印信號之外,需要添加一個偏移補償信號來補償前一幀的水印信號。Simitopoulos等提出了一種在MPEG流壓縮域嵌入水印的算法,把視覺分析和塊分類技術結合起來,自適應地選擇I幀亮度模塊DCT域的量化

16、交流(AC)系數(shù),嵌入水印8。水印系數(shù)是偽隨機序列。和對應的量化嵌入標志、分類標志(分別由視覺分析和塊分類過程產生)的乘積加到每個被選量化參數(shù)上，加入水印后的系數(shù)如公式4.1所示： （1.1）該算法的優(yōu)點是:在對DCT系數(shù)量化之后嵌入水印,由于量化之后執(zhí)行MPEG編碼是無損操作,因此任何嵌入的信息不會在后續(xù)處理過程中丟失1這樣,當執(zhí)行檢測過程時,水印信息就會完整地存在于量化系數(shù)中。Busch等、Hsu等、Dittmann等都提出了基于DCT系數(shù)的視頻水印技術，他們中的一些借鑒了Koch和Zhao的靜態(tài)圖像水印算法，同時考慮了人類視覺系統(tǒng)的特性，使嵌入的水印滿足不可感知性。李華，朱光喜，朱耀庭2

17、000年根據(jù)人眼視覺頻率響應函數(shù)提出了一種基于人眼視覺感知模型域數(shù)字水印隱藏方法。這兩種方法都增強了水印的強度和不可覺察性，并引入了自適應水印的概念。因為DCT變換的AC中低頻系數(shù)集中了圖像的絕大部分能量，而高頻部分的信息在量化過程中往往會丟失，所以目前大多數(shù)基于DCT變換域的數(shù)字水印模型都把水印信號嵌入到中低頻分量上。1.3 本課題的主要內容本課題主要討論的是基于DCT的視頻水印算法, 在簡要介紹本課題的研究背景與本課題的國內外研究動態(tài)的基礎上，介紹了數(shù)字水印技術的應用、特點和攻擊方法與視頻水印的特點及其國內外發(fā)展動態(tài)。論文重點分析了三種基于DCT的視頻水印算法，最后指出水印技術以及基于DC

18、T的視頻水印技術必將有一個廣闊的發(fā)展前景。文中重點針對基于DCT的低頻水印算法、基于DCT的中頻水印算法和基于DCT的自適應視頻水印算法進行了深入分析與研究，分析了在中低頻部分嵌入水印的優(yōu)點，對三種算法進行了比較與算法復雜度的分析，最后對基于DCT的中頻水印算法進行了改進，并使用偽代碼簡單實現(xiàn)了原始算法與改進算法。2 數(shù)字水印技術2.1數(shù)字水印的概念數(shù)字水印是一種數(shù)字標記，可以是數(shù)字、序列號、文字、圖像標志等標識或版權信息，一般包含版權所有者的標記或代碼，以及能夠證實用戶合法擁有數(shù)據(jù)的用戶代碼等基本信息，將它秘密地內嵌到數(shù)字產品中可以幫助識別確定產品的內容、著作權、使用權、完整性等。水印系統(tǒng)通

19、常由嵌入器和檢測器組成，如圖1.1所示1。嵌入器有兩個輸入：一個是要編碼為水印的信息，另一個是要嵌入水印的載體作品。水印嵌入器的輸出通常會被傳輸或記錄。然后，把嵌入器輸出的作品（或其他一些未經水印嵌入器處理的作品）輸入到水印檢測器中，大多數(shù)檢測器將設法檢測水印是否存在，若存在，則輸出水印編碼的信息。圖1.1 水印系統(tǒng)2.2水印的應用防止拷貝和版權保護是水印領域研究的主要驅動力量，但是目前許多其他的應用中也都在使用或建議使用水印。水印有著廣闊的應用前景，目前已經提出的或者實際的水印應用歸納如下:（1）廣播監(jiān)視：通過識別嵌入到作品中的水印來鑒別作品是何時何地被廣播的。數(shù)字作品有類似的主動技術，這種

20、技術是在文件頭中儲存標識碼。1（2）所有者鑒別：嵌入代表作品版權所有者身份的水印。因為水印可以不被感知且和包含它們的內容密不可分，所以它們可能比文本更適合與所有者鑒別。如果作品的使用者擁有水印檢測器，那么他們就能確定帶水印作品的擁有者，甚至是在使用了可消除文本版權標志的方法修改了作品后。目前，加入版權標志的正確形式具有合法性，那么水印里的版權標志可能就沒有能力取代包含標準“©”的標志。然而這個系統(tǒng)使誠實的人很容易查明要使用一個作品時，他們應該和誰聯(lián)系。（3）所有權驗證：在發(fā)生所有權糾紛時，用水印來提供證據(jù)。水印的誘人之處在于它不僅能鑒別版權所有者，而且能證明實際所有者。這是文本提示所

21、不能做到的事，因為它很容易偽造。（4）操作跟蹤：用水印來鑒別合法獲得內容但非法重新發(fā)送內容的人。（5）內容認證：將簽名信息嵌入到內容中以待日后檢驗內容是否被竄改。（6）拷貝控制：使用水印來告知錄制設備不能錄制什么內容。如果每個錄制設備都安裝了水印檢測器，那么無論什么時候在輸入中檢測到禁止拷貝的水印，設備都會禁止拷貝，這個功能有時被特定稱為拷貝控制。（7）設備控制：設備根據(jù)其在內容中檢測到的水印做出相應的動作。（8）指紋應用：為避免未經授權的拷貝非法銷售,所有者或銷售商將不同的用戶識別碼或序列號作為不同的水印(指紋)嵌入作品的合法拷貝中,非法拷貝一經發(fā)現(xiàn),就可以通過提取水印確定它的來源。2.3

22、水印的特征水印系統(tǒng)可以由一些限定特性描述其特征，我們可以根據(jù)給定水印系統(tǒng)的以下特性來判斷此水印系統(tǒng)是否適用于給定應用2：（1）嵌入有效性：成功地將水印嵌入到隨機選定的作品中的概率。人們總是期望100的有效性，但是實際這種目標常常需要在其他特性方面付出非常高的代價。因此，根據(jù)實際應用，為了在其他特性方面獲得更好的性能，我們寧愿犧牲一些有效性。（2）保真度：原始載體作品和水印版本的載體作品在感覺上的相似程度。在某些應用中，為了獲得高魯棒性和低成本，我們可以接受適度的可感知的水印。（3）數(shù)據(jù)有效載荷：單位時間內或在一個作品中水印編碼的比特數(shù)。對于照片而言，數(shù)據(jù)有效載荷指的是在圖像中編碼的比特數(shù)；對于

23、音頻而言，指的是每秒傳輸?shù)谋忍財?shù)；對于視頻而言，則指的是每域（或每幀）的比特數(shù)或者是每秒的比特數(shù)。（4）盲檢測或輔助信息檢測：（a）盲檢測 不需要任何有關原始作品信息的情況下，水印檢測器就能檢測出作品中的水印。（b）輔助信息檢測 檢測器需要原始未加水印作品的信息，才能檢測出水印。還可以指只需要原始作品的部分信息，而不是整個作品信息。（5）虛警率：在未加水印的作品中錯誤地檢測出水印的頻率的期望值。（6）魯棒性：在經過常規(guī)的信號處理操作后，仍能夠檢測到水印的能力。對圖像的常規(guī)操作的例子包括空間濾波、有損壓縮、打印和掃描，以及幾何失真（旋轉、平移和圖像縮放等）；音頻水印需要對諸如時間域濾波、音頻磁帶

24、錄制、錄音重放速度的變化（該變化會導致抖動和顫動）等過程具有魯棒性；視頻水印除了要對很多相同的變換具有魯棒性之外，還需要對視頻磁帶的錄制和幀頻變化具有魯棒性。（7）安全性：水印抵抗敵手企圖使水印效用失效的能力。健壯的水印安全是一種機制，它在原始內容的基礎上創(chuàng)建了一條通信信道，這條通信信道復合在原始內容中，并且，水印安全要求做到以下兩點：（a）經過水印處理的內容與原始內容相比，在視覺和聽覺上的降質是微小的，即不易察覺的；（b）水印信道內容的衰減量是經水印處理的內容的降質的平滑函數(shù)。（8）密碼和水印密鑰：系統(tǒng)運用（a）密碼密鑰來控制信息加密，或運用（b）水印密鑰來控制嵌入和檢測。在現(xiàn)代加密算法中，

25、只需要對密鑰進行保密，而不需要保密整個算法就可以確保安全。（9）修改和多水印：在一幅作品中修改已嵌入的水印或嵌入數(shù)個水印的可能性。（10）成本：嵌入器和檢測器的計算成本。部署水印嵌入器和檢測器的經濟學問題極其復雜，并且依賴于相關的商業(yè)模式。從技術角度看，兩個主要關注的問題是執(zhí)行嵌入和檢測的速度以及需要部署的檢測器和嵌入器的數(shù)目。其他的問題包括是否使用專門用途的硬件、應用軟件或插件來實現(xiàn)檢測器和嵌入器。2.4水印攻擊一個有效的水印攻擊方法，是在不傷害水印載體內容的前提下，通過處理，使得水印檢測系統(tǒng)不能正確恢復水印信號或者無法檢測到水印的存在，以及使得水印無法提供法律上的可證明性，從而導致水印無效

26、。我們可以把水印攻擊分為以下四種情況：（1）簡單攻擊 簡單地對整個加水印數(shù)據(jù)進行處理，而不是去識別并分離水印，旨在削弱水印信號。典型例子包括線性和一般非線性濾波，諸如JPEG和MPEG等有損壓縮，附加噪聲，量化，D/A 轉換，GAMME校正等。（2）同步攻擊 攻擊方法試圖破壞相關性水印的相關性，使得水印檢測器無法恢復水印信號。大多數(shù)有幾何失真，如比例縮放，空間或時間方向上的移位、旋轉、剪切、移去。此類攻擊的特點是一般水印還留在被攻擊過的數(shù)據(jù)中，隨著檢測器性能的改進與提高，水印還是可以被恢復的。（3）“混淆”攻擊 通過偽造原始數(shù)據(jù)或偽造加水印數(shù)據(jù)而造成混淆，使得原來的水印不能被判斷和不再說明任何

27、意義。這種攻擊僅在水印作版權證明時有用，例如攻擊者可以通過再次添加一個水印，使原所有者的可信用度無效，因為檢測器無法說明到底那一個是原始水印，誰是合法的版權擁有者。（4）水印移去攻擊 對加水印數(shù)據(jù)進行分析，估計出水印或載體數(shù)據(jù)，從而將水印從載體中分離出來，去掉水印。統(tǒng)計平均和共謀攻擊通過統(tǒng)計分析的方法，得到近似無水印的載體或原水印信號，從而能達到基本移去水印的目的。以上四種水印攻擊的分類之間并沒有絕對清晰的界限。具體方案中，有時往往一種攻擊方法包含著以上兩種甚至更多的種類。針對視頻水印來說，它的載體數(shù)據(jù)有一個時間上的動態(tài)因素，對它的攻擊除參考對靜止圖像的攻擊種類外，還存在一些特殊攻擊形式，如：

28、視頻剪切的幀刪除、子抽樣、幀重組等，還有幀率的改變、格式的轉換對水印檢測都會造成影響。因此視頻水印攻擊又可分為：（1）空間域攻擊 破壞水印信號在視頻序列單幀上的存在，基本上可以借鑒靜態(tài)圖像的水印攻擊方法。（2）時間域攻擊 破壞水印信號在時間上與對應視頻序列之間的同步關系，從而導致水印檢測失敗。這種攻擊對與時間同步信息關聯(lián)的視頻水印有效。3 視頻水印技術3.1 視頻水印技術的特點視頻水印可理解為針對數(shù)字視頻載體的主觀和客觀的時間冗余和空間冗余加入信息“既不影響視頻質量”又能達到用于版權保護和內容完整性檢驗目的的水印技術。視頻水印除了應具有靜止圖像水印的一般特點(如安全性、可靠性、魯棒性、不可感知

29、性)外,還必須有一些區(qū)別于靜止圖像水印的獨特要求5：（1）實時處理性水印嵌入和提取應該具有低復雜度。與視頻編碼標準相結合的視頻數(shù)據(jù)由于其數(shù)據(jù)量極大，在存儲、傳播中通常先要對其進行壓縮。如果是在壓縮視頻中嵌入水印，很顯然要與視頻的壓縮編碼標準相結合。如果是在原始視頻中嵌入水印，由于水印嵌入是利用視頻的冗余數(shù)據(jù)來攜帶信息，而視頻壓縮編碼則需要除去視頻中的冗余數(shù)據(jù)，如果不考慮視頻壓縮編碼標準而盲目地嵌入水印，則嵌入的水印很可能在編碼過程中就完全丟失了。（2）盲水印方案若檢測時需要原始宿主信號，則稱為非盲水印，否則稱為盲水印(Blind Watermark)，也稱為健忘的水印(Oblivious Wa

30、termark)。（3）進一步的魯棒性對于視頻數(shù)據(jù)，還存在一些特有的處理和攻擊方法，必須保證水印方案對這些處理和攻擊的魯棒性。對視頻的任何處理，只要沒有將視頻破壞到失去使用價值的地步，都應該不會破壞所嵌入的水印。（4）算法簡單 作為實時動態(tài)的視頻流要求考慮到嵌入和檢測算法的復雜度以及針對日用消費用戶的成本，要能保證視頻水印方案的實用性。3.2 目前視頻水印的主要嵌入和提取方案目前，比較常見的視頻水印的嵌入和提取方案主要分為基于原始視頻方法和基于壓縮視頻方法4。 如圖3.1所示。圖中的虛線表示，在壓縮視頻中嵌入和提取水印，既可以在視頻編碼器中進行，也可以作為單獨的模塊，直接在編碼視頻流上進行。前

31、者需要修改視頻編解碼過程，在編解碼中加入水印嵌入和提取功能，適用于可以直接介入視頻編碼過程的情況，例如，采用自己的編碼器，對攝像頭捕獲的原始視頻流進行編碼；后者不需要修改視頻編碼器，但是需要對編碼視頻流進行分析，在壓縮碼流中找出需要嵌入水印的數(shù)據(jù)并完成水印的嵌入，適用于不能直接介入視頻編碼過程，而只能得到編碼視頻流的情況，例如，在第三方制作的編碼視頻流嵌入版權信息。圖3.1 視頻水印嵌入和提取方案基于原始視頻水印方法，如果按嵌入域分，一些方法直接在原始視頻數(shù)據(jù)中嵌入水印，如Hartung和Kalker等，稱為空域方法；另一些方法先對原始視頻數(shù)據(jù)進行某種變換，如DCT變換、小波變換等，然后在變換

32、域中嵌入水印，稱為頻域方法?；趬嚎s視頻水印方法，如果按嵌入位置分，一些方法在離散余弦變換（DCT）系數(shù)中嵌入水印，這些方法主要是借鑒了圖像的DCT域水印技術；一些方法在運動向量中嵌入水印；一些方法在MPEG-4臉部運動參數(shù)中嵌入水?。灰恍┓椒ㄔ贛PEG編碼的VOP的圖像類型中嵌入水印。而且，隨著研究的不斷深入，會不斷地有研究者提出新的水印嵌入位置。如圖3.2所示。圖3.2 視頻水印的一種分類方法（1）原始視頻水印原始視頻水印是指直接對未壓縮的視頻數(shù)據(jù)進行處理，與視頻編碼格式無關。因此，可以分為兩種情況：可以直接獲得原始視頻流數(shù)據(jù) 此時，可以直接在原始的視頻流中完成水印的嵌入和提取，這時的處理

33、比較簡單；只能得到編碼的視頻流數(shù)據(jù) 此時，需要首先對編碼視頻進行編碼，然后再嵌入或提取水印，在水印處理之后，如果有必要再重新壓縮，這時的處理相對復雜。如果存在一些特殊的要求，比如要求嵌入水印前后的編碼流的長度保持不變，則處理更為復雜。按照水印嵌入和提取之前是否對宿主信號進行某種變換，原始視頻水印又可分為空域水印和頻域水印兩種方法6?？沼蛩】沼蛩∈侵钢苯釉谠家曨l水印數(shù)據(jù)中嵌入水印，嵌入的水印信號一般是添加在亮度分量上，有時也有一部分被加入到顏色分量中，或全部加入到顏色分量中。其優(yōu)點是思想簡單、復雜度低，缺點也是明顯的，在魯棒性和不可感知性方面的性能較差。頻域水印頻域水印是指在原始視頻的其它

34、變換域中進行水印的嵌入和提取。常見的變換域包括離散余弦變換（DCT）域、離散傅立葉變換（DFT）域、小波變換域、分形域、哈達瑪變換域等。有三種處理方法：一種方法是將視頻流看成一個三維信號，其中兩維在空間上，一維在時間上，對其進行三維變換，然后進行水印處理；第二種方法是將視頻流看成靜態(tài)圖像的序列，采用圖像水印技術進行水印處理，因此有很多文獻聲稱他們的圖像水印算法可以應用于視頻序列；第三種方法是按塊進行頻域變換，由于視頻編碼標準中同樣也是按塊進行頻域變換（多為DCT變換），因此，這種方法大多是與視頻編碼器相結合進行，這將在壓縮視頻水印中介紹。（2）壓縮視頻水印正如在圖像中嵌入水印多考慮JPEG編碼

35、標準一樣，在視頻中嵌入水印一般考慮MPEG編碼標準。在MPEG標準中，有三種圖像類型：內部編碼幀（I幀）、前向預測幀（P幀）和雙向預測幀（B幀）。I幀的編碼類似于JPEG，利用幀內相鄰像素間的空域冗余來壓縮信息；P幀編碼時要用到先前的幀，當前的幀又可以作為后面的預測幀的參考幀；B幀的數(shù)據(jù)壓縮效果最顯著，它在預測時需要先前和后續(xù)的信息，且自身不能作為其它幀的預測參考幀。接下來按水印的嵌入位置對壓縮水印進行討論。嵌入DCT系數(shù)在這里主要介紹DCT變換的原理與一般表達式，基于DCT的視頻水印算法將在本文的后面兩個部分作詳細介紹。（a）DCT變換的原理離散余弦變換(Discrete cosine Tr

36、ansform)簡稱DCT。DCT是先將整體圖像分成N×N像素塊，然后對N×N像素塊逐一進行DCT變換。由于大多數(shù)圖像的高頻分量較小，相應于圖像高頻成分的系數(shù)經常為零，加上人眼對高頻成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化，因此傳送變換系數(shù)所用的數(shù)碼率要大大小于傳送圖像像素所用的數(shù)碼率。到達接收端以后再通過反離散余弦變換回到樣值，雖然會有一定的失真，但是人眼是可以接受的。N代表像素數(shù)，一般N=8×8的二維數(shù)據(jù)塊經DCT后變成8×8個變換系數(shù)，這些系數(shù)都有明確的物理意義：U代表水平像素號，V代表垂直像素號。如當U=0，V=0時，T(0，0)是原來的64個樣值

37、的平均值，相當于直流分量，隨著U、V值增加，相應系數(shù)分別代表逐步增加的水平空間頻率分量和垂直空間頻率分量的大小。如圖3.3所示。圖3.3 DCT變換示意圖（b）DCT變換的表達式序列s的離散余弦變換（DCT）定義為3：逆離散余弦變換（IDCT）,也叫反DCT變換，定義為：其中，若u=0,則 ；否則 。DCT的好處是，只要序列s是實數(shù)，也為一列實數(shù)。在圖像處理中使用的是二維DCT：如此，二維離散變換就可以用兩次一維變換實現(xiàn)。DCT系數(shù)的量化原理基于DCT的視頻水印算法是將水印信號的隨機序列和MPEG2碼流進行8×8的DCT變換，變換系數(shù)相疊加11。量化器由包含64個分量的量化表組成，每

38、一個分量是1255的整數(shù)。一般來說，量化表應由用戶指定作為輸入進入編碼器。量化過程就是用相應的量化步長去除每一個DCT系數(shù)，再取整，如公式4.2所示： （4.2）其中， 是量化后的DCT系數(shù)， 是量化前的DCT系數(shù)， 為量化表中的量化值，是對的取整操作。一般情況下， 取值在1530之間。然后，如公式4.3所示， （4.3）其中， 為嵌入水印信息后的DCT系數(shù)， 為經DCT變換后的系數(shù)，a 是小于用戶設定的的值， 為水印信息位(0/ 1)。對改動后的DCT變換數(shù)據(jù)流進行DCT逆變換，即可得到包含水印的視頻流。如果添加水印后,DCT系數(shù)的編碼比特數(shù)增加了，則仍保留原有的系數(shù)。此類方案不會增加視頻流

39、的數(shù)據(jù)比特率，因為水印信息僅嵌入在變換域的系數(shù)中，可以方便地設計出抗擊多種攻擊的水印算法。但是，在嵌入水印時，有一個解碼、嵌入、再編碼的過程，可能會降低視頻的質量，影響視頻的實時性。嵌入運動向量它是一種直接針對MPEG4編碼視頻流的水印方法，通過修改運動向量來嵌入信息。嵌入臉部運動參數(shù)在MPEG-4臉部運動參數(shù)中嵌入數(shù)字水印的方法，采用擴頻思想，在MPEG4中定義了一個一般的臉部，并能夠通過臉 部運動參數(shù)（Facial Animation Parameter，F(xiàn)AP）運動起來。該方案存在的主要問題包括：需要原始宿主信號；水印提取出來的速率不是均衡的；水印嵌入和提取的處理如何考慮人類視覺系統(tǒng)的特

40、性。嵌入VOP圖像類型這種方法根據(jù)水印信息，來選擇編碼視頻幀所謂的圖像類型（Picture Type）。但是，如果要從碼流中移去或者修改所嵌入的信息，則需要先進行MPEG解碼，再重新編碼才能實現(xiàn)，而且會對視頻質量造成影響。 4基于DCT的低頻水印算法頻域法是通過改變頻域的一些系數(shù)的值,采用類似擴頻圖像的技術來隱藏數(shù)字水印信息。它基于常用的圖象變換,基于局部或全部的變換,這些變換包括離散余弦變換(DCT) 、小波變換、傅立葉變換以及哈達馬變換等等。其中比較有名的基于DCT的算法有Cox、 Hsu等。4.1 算法的基本原理4.1.1 宿主圖像的變換對于 N×N 大小的256灰度級的宿主圖

41、像進行N×N二維離散余弦變換(DCT)，以 ZigZag 方式對于 DCT 變換后的圖像頻率系數(shù)重新排列成一維向量 。從中取出序列中第1到M 的低頻系數(shù)部分，得到 。4.1.2 數(shù)字水印的嵌入假設數(shù)字水印為 。 為一服從標準正態(tài)分布的偽隨機序列（本算法采用的是高斯序列）作為數(shù)字水印序列。對原始圖像進行DCT變換以后，W對Y序列的低頻部分的幅度進行非線性調制，如公式4.1所示： (4.1) 由上式（4.4）可知， 值的大小對數(shù)字水印的影響很大，當 值趨于0時，相當于未嵌入水印。 值越小，則視覺透明性越好，但是水印的穩(wěn)健性越差； 值越大，則水印嵌入得越深，穩(wěn)健性越好，同時視覺透明性越差。

42、除了找到一個合適的 值外，我們用下面的方法增強水印的魯棒性：當DCT系數(shù)的整數(shù)部分為偶數(shù)，并且 為1時， ；當DCT系數(shù)的整數(shù)部分為奇數(shù)，并且 為0時， 。經過修改的系數(shù)序列 ，進行N×N的DCT逆變換，得到嵌有數(shù)字水印的圖像 。4.1.3 數(shù)字水印的檢測可能含有水印的檢測圖像為 。假設 在傳輸過程中未受到因圖像處理及傳輸信道等原因丟失大量信息，也就是可以近似認為 。在此假設下，可以運用統(tǒng)計的方法來檢測水印。水印的檢測主要分以下兩個部分進行。（1）待檢測水印與待檢測圖像的低頻系數(shù)相關性確定此算法是對 進行DCT變換，將變換后的DCT系數(shù)排成一維向量 ，由于假設 則 。取出 低頻系數(shù)部

43、分，如果系數(shù)的整數(shù)部分是奇數(shù)則取值為1；如果系數(shù)的整數(shù)部分是偶數(shù)則取值為0，根據(jù)加密后的種子產生一個偽隨機二值序列，然后進行調制，得到的序列進行縮頻，與產生的m序列進行相關性運算，如公式4.2所示： （4.2）（2）閾值的確定對于X=W情況下的Z值曲線，可以近似認為是正態(tài)分布，且可近似認為標準差為 。將 和沒有水印存在作為一種情況考慮，也可作同樣的近似。從實用角度來考慮，閾值的確定如公式4.3所示： (4.3)綜上所述，滿足 或者 時，則表明檢測到匹配水印。 4.2 代碼實現(xiàn) 4.2.1 水印的嵌入 DCT_extract(int width , int height, double *dDa

44、taY)/dDataY存放8×8的DCT塊，塊的寬度為8，塊的長度為8/取邊長為 height 的正方形進行DCT變換td new double height * width fd new double height * width for (i0 i<8 i+)for (j0 j<8 j+)/讀取8×8塊中的數(shù)據(jù)tdi*8 + j dDataYij if (:DIBDct (td , fd , height , height ) = false )return false /DCT變換/取DCT系數(shù)低頻部分的32*32 int length 32*32 dou

45、ble *low new double 32*32 for (i0 i<32 i+)for (j0 j<32 j+)lowi*32 +j tdij const int kp8 /擴頻int *temp_mline new int 128 /128 m 序列temp_mline MSeries(7,128) int *water new intlength for (i0 i<128 i+)for (ji*8 j<8*(i+1) j+)waterj temp_mlinei delete temp_mline /長度1024的隨機序列int *temp_rand new i

46、nt length double p long ori p0.7 ori13579 /密鑰for(i0 i<length i+)temp_randiBernull(p,&ori) /用隨即序列對 water 序列進行調制int *water_in new int length for (i0 i<length i+)if (temp_randi= wateri )water_ini 0 elsewater_ini 1 delete temp_rand /嵌入水印double q20 /強度for(i0 i<length i+)int select(int)(lowi/

47、q) if( select % 2=0 && water_ini=1)lowi+q else if( select % 2!=0 && water_ini=0)lowilowi-q for (i0 i<32 i+)for(j0 j<32 j+)tdij lowi*32 +j /反DCT變換:DIBIDct (fd , td , height,height,iDCTlevel) /把變換過的 y 分量放回 dDataY 中for (i0 i<height i+)for (j0 j<height j+)dDataYij td i*height

48、 + j return true 4.2.2 水印的檢測BOOL DCTextract(int width , int height, double *dDataY)int iDCTlevel3 /取邊長為 height 的正方形進行 DCTtd new double height * height fd new double height * height for (i0 i<8 i+)for (j0 j<8 j+)tdi*8 + j dDataYij if (:DIBDct (td , fd , height , height ) = false )return false /

49、DCT變換/取低頻部分的 32*32int length 32*32 double *low new double 32*32 for (i0 i<32 i+)for (j0 j<32 j+)lowi*32 +j tdij int M_length 128 int *temp_mline new int M_length /128 m 序列temp_mline MSeries(7,M_length) /提取水印信息int *water_out new int length int q20 for (i0 i<length i+)int select (int)(lowi/q)

50、 if (select % 2 = 0)water_outi 0 elsewater_outi 1 /長度1024的隨機序列int *temp_rand new int length double p0.7 long ori13579 for(i0 i<length i+)temp_randiBernull(p,&ori) /用隨即序列對提出的水印序列調制int *temp_water new int length for (i0 i<length i+)if (temp_randi =water_outi )temp_wateri 0 elsetemp_wateri 1

51、/對調制后的序列進行縮頻int *water new int 128 for (i0 i<M_length i+)int t0 for (ji*8 j< (i+1)*8 j+)tt + temp_waterj if (t>=4)wateri 1 elsewateri 0 /計算相關系數(shù)double zdct double temp0.0 double Sz int L1024 double a0.15 for (i0 i< M_length i+)temp temp + m_randi * fdcti+L zdct temp/ M_length /計算閾值temp0.0

52、 for (i0 i< M_length i+)temp temp+ fdcti+L Sz (temp*a)/ M_length CString str,str1 Str.Format(" 檢 測 完 成,相 關 性:%f,閾值:%fn",z,Sz) if (z>Sz)str1"含有 DCT 域水印" else str1 "不含有DCT域水印" /DCT檢測完成return true 4.3 算法分析本算法在視頻流中嵌入的是由用戶輸入密鑰為種子產生的偽隨機實數(shù)序列，由于視頻可以看成是一組連續(xù)的圖像，因此，我們可以不需要在所有的幀嵌入水印。此算法是對一個N×N256級灰度圖像進行水印的嵌入與檢測。那么，如果原始圖像的分辨率為256×256，根據(jù)低頻水印算法原理，水印圖像的分辨率為32×32，在每一個低頻系數(shù)上都嵌入了水印，由上述分析可知，水印圖像是原始圖像大小的1/64。對于DCT變換，由其推導過程我們可以得出其運算的時間復雜度為O( )。對于空間復雜度的分析，在這里只簡單對比一下原始圖像與嵌入水印以后的圖像所占用的存儲空間比率，設其值為P