数字水印基本原理.docx
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数字水印基本原理
介绍了数字水印技术的基本原理
随着信息技术和计算机网络的飞速发展，人们不但可以通过互联网和ＣＤ－ＲＯＭ方便快捷地获得多媒体信息，还可以得到与原始数据完全相同的复制品，由此引发的盗版问题和纷争已成为日益严重的社会问题。
因此，数字多媒体产品的水印处理技术已经成为近年来研究的热点领域之一。
虽然数字水印技术近几年得到长足发展，但方向主要集中于静止图像。
由于包括时间域掩蔽效应等特性在的更为精确的人眼视觉模型尚未完全建立，视频水印技术的发展滞后于静止图像水印技术。
另一方面，由于针对视频水印的特殊攻击形式的出现，为视频水印提出了一些区别于静止图像水印的独特要求。
本文分析了ＭＰＥＧ－４视频结构的特点，提出了一种基于扩展频谱的视频数字水印改进方案，并给出了应用实例。
１视频数字水印技术简介
１．１数字水印技术介绍
数字水印技术通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌入到多媒体容当中，但不影响原容的价值和使用，并且不能被人的感知系统觉察或注意到。
与传统的加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播，鉴别真伪，解决纠纷并为法庭提供认证证据。
为了给攻击者增加去除水印的难度，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密体系来加强，在水印嵌入、提取时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。
水印嵌入和提取的一般方法如图１所示。
１．２视频数字水印设计应考虑的几个方面
·水印容量：
嵌入的水印信息必须足以标识多媒体容的购买者或所有者。
·不可察觉性：
嵌入在视频数据中的数字水印应该不可见或不可察觉。
·鲁棒性?
押在不明显降低视频质量的条件下，水印很难除去。
·盲检测：
水印检测时不需要原始视频，因为保存所有的原始视频几乎是不可能的。
·篡改提示：
当多媒体容发生改变时，通过水印提取算法，能够敏感地检测到原始数据是否被篡改。
１．３视频数字水印方案选择
通过分析现有的数字视频编解码系统，可以将目前ＭＰＥＧ－４视频水印的嵌入与提取方案分为以下几类，如图２所示。
（１）视频水印嵌入方案一：
水印直接嵌入在原始视频流中。
此类方案的优点是：
水印嵌入的方法较多，原则上数字图像水印方案均可应用于此。
缺点是：
·会增加视频码流的数据比特率；
·经ＭＰＥＧ－４有损压缩后会丢失水印；
·会降低视频质量；
·对于已压缩的视频，需先进行解码，然后嵌入水印，再重新编码。
（２）视频水印嵌入方案二：
水印嵌入在编码阶段的离散余弦变换（ＤＣＴ）的直流系数（ＤＣ）中（量化后、预测前）。
此类方案的优点是：
·水印仅嵌入在ＤＣＴ系数中，不会增加视频流的数据比特率；
·易设计出抗多种攻击的水印；
·可通过自适应机制依据人的视觉特性进行调制，在得到较好的主观视觉质量的同时得到较强的抗攻击能力。
缺点是对于已压缩的视频，有一个部分解码、嵌入、再编码的过程。
（３）视频水印嵌入方案三：
水印直接嵌入在ＭＰＥＧ－４压缩比特流中。
优点是不需完全解码和再编码的过程，对整体视频信号的影响较小。
缺点是：
·视频系统对视频压缩码率的约束将限制水印的嵌入量；
·水印的嵌入可能造成对视频解码系统中运动补偿环路的不良影响；
·该类算法设计具有一定的复杂度。
２ＭＰＥＧ－４视频水印的实现
基于上述的各种方案，本文在方案二的基础上提出了一种针对ＭＰＥＧ－４视频编码系统的扩展频谱数字水印技术改进方案，将扩频调制后的水印信息嵌入到视频流ＩＶＯＰ（ＩｎｔｒａＶｉｄｅｏＯｂｊｅｃｔＰｌａｎｅ）中色度ＤＣＴ直流系数的最低位。
本方案不需要完全解码，大大减少了运算的复杂度，提高了实时性。
同时由于水印嵌入在直流系数中，在保证视频效果不失真的前提下，水印具有很强的鲁棒性。
２．１ＭＰＥＧ－４视频的特点
ＭＰＥＧ－４视频编解码基于ＶＯＰ（ＶｉｄｅｏＯｂｊｅｃｔＰｌａｎｅ）。
从时间上看,ＶＯＰ分为部ＶＯＰ（ＩＶＯＰ）、前向因果预测ＶＯＰ（ＰＶＯＰ）、双向非因果预测ＶＯＰ（ＢＶＯＰ）、全景的灵影ＶＯＰ（ＳＶＯＰ）。
ＩＶＯＰ只用本身的信息进行编码；ＰＶＯＰ利用过去的参考ＶＯＰ进行运动补偿的预测编码；ＢＶＯＰ利用过去和将来的参考ＶＯＰ进行双向运动补偿的预测编码；ＳＶＯＰ一系列运动图像中的静止背景。
因此ＩＶＯＰ的图像信息较独立?
熏最适合嵌入水印信息。
从空间上看,它由若干个大小为１６×１６的宏块（ＭａｃｒｏＢｌｏｃｋ）组成，每个宏块包括大小为８×８的６个子块。
其中４个亮度子块Ｙ，１个色差子块Ｕ，１个色差子块Ｖ。
ＩＶＯＰ编码基本流程如图３所示。
为了不受量化过程的影响，本方案将水印嵌入在量化后的ＤＣＴ系数中，从而提高了水印生存的稳定性。
在ＭＰＥＧ－４压缩算法中，ＤＣＴ系数的量化是关键，它直接影响视频的质量和码流控制算法。
为此，ＭＰＥＧ－４提供了一个供参考的标准量化表。
该表根据人类视觉模型（ＨＶＳ）建立。
考虑到人眼对高频信息损失的敏感度较低频损失小很多，因此通常把水印嵌入到中低频信息中，提高了水印信息的鲁棒性。
另外,根据人眼对亮度信息的变化比色度信息较敏感这一特性，为最大限度地保持视频质量，本方案将水印嵌入到色度?
穴Ｕ子块?
雪ＤＣＴ系数中。
由于ＤＣＴ是目前多媒体视频压缩中被广泛采用的技术基础，因此基于ＤＣＴ的视频水印方案具有显著的优势。
将水印信息嵌入到ＩＶＯＰ色度量化后的ＤＣＴ直流系数中，不但无需引入额外的变换以获取视频的频谱分布，且水印信息不受ＤＣＴ系数量化带来的影响。
２．２视频数字水印算法与实现
在ＭＰＥＧ－４视频中，由于ＩＶＯＰ中色度子块的ＤＣＴ直流系数是一个在视频流中始终存在且很鲁棒的参数，本方案将水印信息经ｍ序列（最长线性反馈移存器序列）调制后嵌入到ＩＶＯＰ的色度子块ＤＣＴ的直流系数中。
这样水印信息在不影响视频效果的情况下难以去除，所以鲁棒性足够强。
本方案采用扩频的方法，以方便有效地检测水印，抵抗各种攻击和干扰，性好。
关键问题是色度ＤＣＴ的直流系统是一个对视觉系统很敏感的参数，本方案在色度ＤＣＴ的直流系数上加水印相当于对其加入微量干扰，必须使这种干扰低于一定的门限值，使人眼的视觉系统对视频中色度的微小变化感觉不到。
经过试验将水印嵌入到ＩＶＯＰ的色度ＤＣＴ的直流系数的最低位能满足要求。
２．２．１视频数字水印的嵌入
伪随机的扩展序列长度为２５５（２８－１），每一水印信息位通过伪随机扩展序列的调制嵌入到相应的ＩＶＯＰ色度对应的ＤＣＴ直流系数（量化后、预测前）的最低位,这样水印信息在不影响视频效果的情况下一般难以去除。
同时，嵌入在直流系数的最低位，带来的误差非常小。
伪随机的扩展序列产生代码如下：
＃ｄｅｆｉｎｅＭ＿ＬＥＮ２５５
＃ｄｅｆｉｎｅＭ＿ＳＥＲＩＥＳ８
ｆｏｒ（ｉ＝０;ｉ＜Ｍ＿ＳＥＲＩＥＳ;ｉ＋＋）ｍ[ｉ]＝１;
ｆｏｒ（ｉ＝Ｍ＿ＳＥＲＩＥＳ;ｉ＜Ｍ＿ＬＥＮ;ｉ＋＋）
{
ｍ[ｉ]＝ｍ[ｉ－１]＋ｍ[ｉ－５]＋ｍ[ｉ－６]＋ｍ[ｉ－７];
ｍ[ｉ]＝ｍ[ｉ]％２;
}
水印信息位扩展调制方式为：
·水印信息位为０，伪随机的扩展序列不变；
·水印信息位为１，伪随机的扩展序列取反。
这个过程可以用异或运算实现。
代码如下:
ＷＭｉｊ＝Ｗｉ＾ｍ[ｊ];
／?
觹每一水印信息位扩展调制成２５５位的扩展调制位*／
这里Ｗｉ表示水印信息码流（ＷＭｉｊ表示水印信息扩展调制码流。
设ＵＤＣｉｊ表示视频ＩＶＯＰ色度ＤＣＴ的直流系数）量化后、ＤＣ预测计算之前?
雪序列，为了方便，用一个字节表示一位二进制码流信息。
水印嵌入过程如下：
ｉｆ（ＷＭｉｊ）ＵＤＣｉｊ｜＝１;
／*根据扩展调制后的码流嵌入水印信息*／
ｅｌｓｅＵＤＣｉｊ＆＝０ｘＦＦＦＥ;
２．２．２视频数字水印的提取
水印信息提取是水印信息嵌入的逆过程,代码如下:
ｉｆ（ｉｎｖ＿ＵＤＣｉｊ＆１）ｉｎｖ＿ＷＭｉｊ＝１;
ｅｌｓｅｉｎｖ＿ＷＭｉｊ＝０;
这里ｉｎｖ＿ＵＤＣｉｊ表示带有水印信息的视频ＩＶＯＰ色度ＤＣＴ的直流系数（反量化前、ＤＣ预测计算之后）序列；ｉｎｖ＿ＷＭｉｊ表示检测到的水印信息扩展调制码流。
每个ＩＶＯＰ色度子块在解码时得到一位扩展调制的信号位，每连续２５５个扩展调制的信号位可解调得到１位水印信息，具体分析如下：
用与原始伪随机序列结构相同且完全同步的序列与得到的连续２５５个扩展调制的信号接收序列进行异或运算，统计运算后１的个数记为ＯｎｅＣｏｕｎｔ。
由于ｍ序列的自相关函数只有两种取值（１和－１／（２ｎ－１）），属于双值自相关序列。
因此，如果数据未受到任何攻击和干扰，ＯｎｅＣｏｕｎｔ只有两种结果：
２５５或０。
当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＝２５５时，得到的水印信息位为１；当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＝０时，得到的水印信息位为０。
如果数据受到攻击或干扰，ＯｎｅＣｏｕｎｔ有多种结果。
根据统计分析，当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＞１２７时，得到的水印信息位为１，并且这２５５个ＩＶＯＰ色度子块中有（２５５－ＯｎｅＣｏｕｎｔ）个子块受到攻击或干扰；当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＜１２７时，得到的水印信息位为０，并且这２５５个ＩＶＯＰ色度子块中有ＯｎｅＣｏｕｎｔ个子块受到攻击或干扰。
这样既可以统计总共有多少视频ＩＶＯＰ色度子块受到攻击或干扰,同时又能极强地恢复出原始水印信息。
３试验结果分析
试验结果表明，ｍ序列的长度越长，检测效果越好，但能够嵌入的水印信息量也相应地减少。
本方案中水印只嵌入在视频的ＩＶＯＰ中，不修改ＰＶＯＰ和ＢＶＯＰ，对帧跳跃与帧删除攻击稳健，因为ＩＶＯＰ不可以被跳跃或删除。
同时，由于水印信息嵌入在ＤＣＴ的直流系数中，而直流系数的变化对视频效果会有较大的影响，所以采取将水印信息嵌入到色度子块ＤＣＴ直流系数的最低位。
这样不仅使水印嵌入计算的复杂度大为降低，为ＭＰＥＧ－４编解码节省了时间，还可取得良好的视频效果，达到了不可觉察性。
从统计角度看也不会增加视频码流。
另外，水印提取时无需原始视频。
若水印信息未受到攻击，则本方案可准确地提取到原始视频的完全水印；若水印信息受到攻击，根据扩频解调性质，本方案可以最大限度地恢复出原始水印信息，并统计出有多少个ＩＶＯＰ色度子块受到攻击。
由于ＤＣＴ是目前多媒体视频压缩几大标准（Ｈ．２６１、Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ－４等）共同采用的技术基础。
因此基于ＤＣＴ的水印方案在视频压缩中具有非常重要的研究意义和应用前景。
本文在此基础上提出了一个基于扩展频谱的ＭＰＥＧ－４视频数字水印方案。
实践证明，在不需要原始视频的情况下，本方案能敏感地检测到数据是否被篡改或破坏，并具有良好的稳定性和鲁棒性，从而提供了知识产权的保护，防止非法获取。
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