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基于H.264/AVC的视频水印算法设计

作　者: 胡陆建
导　师: 王让定
学　校: 宁波大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: H.264/AVC 视频水印信息隐藏内容认证版权保护
分类号: TP309.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

信息技术的飞速发展使得数字视频产品的获取、复制、编辑及传播变得非常的便利，另一方面，非法使用数字视频的情况也日益严重，信息安全问题变得非常突出。数字水印技术作为解决和防止数字视频被盗版、仿造、篡改和攻击的有效方案，受到国内外学者的普遍关注，并逐步变得商业化。它是将能代表所有权的一些信息嵌入视频文件中，以达到版权保护和内容认证的目的。视频文件通常都是以压缩的形式存在，而H.264/AVC作为新一代视频编解码标准，应用前景极为广阔，因此，研究基于该编码标准的视频水印算法具有十分重要的意义。本文首先对视频水印的研究背景及国内外研究现状作了详细阐述，之后对视频水印模型、视频水印的特点，视频水印分类，视频水印的主要应用领域以及视频水印性能评价等作了详细的分析，在此基础上展开了本课题的研究工作，主要包括以下几方面。1、深入挖掘H.264编码器的统计特性，主要从残差DCT系数，运动矢量差分，编码模式及预测模式等几方面展开，根据这些系数的特征来设计适用于不同用途的鲁棒水印算法或脆弱水印算法，以满足市场的不同需求。针对水印算法中存在的一些问题，如提高水印对重编码攻击的抵抗力，水印提取端的同步问题，以及如何增大水印嵌入容量等方面展开深入研究，并提出了相应的解决方法。2、在分析了残差DCT系数相关特征的基础上，提出了两种可抗重编码攻击的水印算法，通过调制I帧Intra₄4块及Intra₁616块的残差DCT系数将水印嵌入到帧内视频中，对Intra₄4块，首先要挑选出非零系数最多的44子块,第一种方法通过调制该子块的中高频DCT系数实现水印嵌入，嵌入强度由量化参数决定，第二种方法则是先对44块的非零DCT系数的所有可能取值分出两组，根据水印信息调制该子块的中高频DCT系数将其映射到相应的分组中，对Intra₁616块，两种方法都是通过调制直流系数的最低有效位实现。算法可实现水印信息的快速嵌入提取，且在水印提取时，不需要原始视频信息,只需要解码I帧即可，满足视频实时处理的需要。实验仿真表明算法具有较小的视频失真和码率变化，并对重编码具有很好的抵抗力。3、提出了一种基于P_SLICE及B_SLICE运动矢量数据的大容量信息隐藏方法，先选取帧间满足要求的MVD数据，调制每分MVD数据x及y两分量的LSB位嵌入2bit信息，用这种方式来保证大的隐藏容量，减小信息的嵌入对视频比特率的影响，且该方法可实现信息的快速嵌入提取，且提取时不需要原始视频，只需要解码运动矢量残差即可，满足视频实时处理的需要。4、对于信息隐藏算法中普遍存在的安全问题提出了自己的解决方案，由于隐藏算法中的秘文十分重要，因此在检测端必须对提取的秘文的可信度作有效的判定。本文提出在隐藏有隐秘信息的视频文件中嵌入代表版权的水印信息，在接收端通过提取出来的水印信息的完整性来判断视频流的完整性，进而可判断出隐秘信息的可信度。这种方法可显著提高隐藏算法的安全性。5、提出了一种在CABAC熵编码中修改运动矢量码字的脆弱性水印算法，在CABAC码流域中修改满足一定条件的MVD数据，通过规则性的替换其二进制化序列以实现水印信息的嵌入，这种方法计算复杂度较低，且对视频质量及码率影响较小，该方法由于对攻击特别敏感，因此可用于视频流的内容完整性认证。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
引言  11-13
一、概述  13-18
  1.1 研究背景和意义  13-14
  1.2 国内外研究现状  14-16
  1.3 本文主要工作和内容安排  16-18
二、数字视频水印  18-27
  2.1 数字水印模型  18
  2.2 视频水印特点  18-19
  2.3 视频水印分类  19-23
    2.3.1 按外观和应用来分  19-20
    2.3.2 按嵌入位置来分  20-23
  2.4 视频水印主要应用领域  23-24
  2.5 视频水印性能评价方法  24-26
  2.6 本章小结  26-27
三、基于 I 帧残差 DCT 系数的视频水印算法  27-46
  3.1 帧内预测编码  27-31
    3.1.1 4×4 亮度预测模式  27-28
    3.1.2 16×16 亮度预测模式  28-29
    3.1.3 帧内预测模式的选择  29-30
    3.1.4 残差图像生成  30
    3.1.5 整数 DCT 变换与量化  30-31
  3.2 帧内残差数据统计分析  31-33
    3.2.1 帧内 I4 与 I16 分布及重编码后转移概率统计  31
    3.2.2 重编码后 I4 块预测模式转移概率统计  31-32
    3.2.3 重编码后 I4 块非零系数个数转移概率统计  32-33
  3.3 水印同步分析  33
  3.4 可抗重编码的水印算法  33-39
    3.4.1 水印嵌入步骤  34-35
    3.4.2 水印提取步骤  35-36
    3.4.3 实验及结果分析  36-39
      3.4.3.1 水印嵌入后对视频质量及码率的影响  36-38
      3.4.3.2 抗重编码分析  38-39
    3.4.4 小结  39
  3.5 帧内同步水印算法  39-45
    3.5.1 水印嵌入  39-40
    3.5.2 水印提取  40-41
    3.5.3 实验与结果分析  41-45
      3.5.3.1 对视频质量的影响  42-44
      3.5.3.2 水印对比特率的影响  44
      3.5.3.3 水印同步  44-45
    3.5.4 结论  45
  3.6 本章小结  45-46
四、基于帧间运动矢量的大容量信息隐藏方法  46-53
  4.1 帧间预测编码  46-47
    4.1.2 运动矢量预测  47
  4.2 基于运动矢量的大容量信息隐藏  47-52
    4.2.1 隐藏方案  47-49
    4.2.2 提取方案  49
    4.2.3 实验结果与分析  49-52
      4.2.3.1 信息的嵌入对视频质量的影响  50-51
      4.2.3.2 比特率及隐藏容量对比  51-52
    4.2.4 结论  52
  4.3 本章小结  52-53
五、用水印来提高隐藏算法安全性的方案  53-59
  5.1 算法原理  53-54
  5.2 算法性能分析  54-57
    5.2.1 水印性能评价  55-57
    5.2.2 安全性  57
  5.3 结论  57-58
  5.4 本章小结  58-59
六、基于 CABAC 熵编码的脆弱性水印算法  59-70
  6.1 CABAC 熵编码  59-61
    6.1.1 语法元素的二进制化  59-61
  6.2 基于 CABAC 的脆弱性水印算法  61-69
    6.2.1 基于 CABAC 的水印嵌入位置分析  61-62
    6.2.2 提出的算法  62-63
      6.2.2.1 水印嵌入  63
      6.2.2.2 水印提取和认证  63
    6.2.3 实验及结果分析  63-68
      6.2.3.1 视频质量及水印不可见性分析  64-65
      6.2.3.2 比特率分析  65-66
      6.2.3.3 运动矢量残差分布及水印容量分析  66-67
      6.2.3.4 水印脆弱性分析  67-68
    6.2.4 总结  68-69
  6.3 本章小结  69-70
七、总结与展望  70-72
  7.1 本文工作总结  70-71
  7.2 未来工作展望  71-72
参考文献  72-76
在学研究成果  76-77
致谢  77

基于H.264/AVC的视频水印算法设计

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