基于H.264/SVC的视频水印技术研究

论文摘要

数字多媒体易于修改的特性,使其变得很不安全。传统的加密技术已不能满足需要,水印技术的出现提供了一种有效的解决方案。随着视频服务的广泛应用,对视频内容的版权保护问题也日渐突出。本文在对现有的数字视频水印进行总结的基础上,围绕最新视频编码标准H.264/SVC,对视频水印技术展开研究。论文的主要工作如下：第一,提出了一种基于离散DFT变换和Log Polar坐标系变换的视频水印算法。该算法首先对视频图像进行离散DFT变换,接着把图像的DFT系数的幅度谱映射到对数极坐标系下(Log Polar变换),进而构造出对缩放攻击具有不变性的水印宿主向量,然后利用扩频水印嵌入的方法将水印信息嵌入到该向量中,再通过反Log Polar变换和反DFT变换得到嵌入水印后的视频图像。仿真结果表明,本算法对缩放攻击、H.264/SVC压缩具有较好的鲁棒性,是一种适合H.264/SVC使用的视频水印算法。第二,将水印算法与视频编码器相结合,提出了一种DCT域的面向H.264/SVC的视频水印算法。首先在Ⅰ帧中选择待嵌入水印的4x4DCT变换块,接着在选中的DCT变换块的特定系数中嵌入1比特水印信息。水印嵌入时根据针对H.264压缩特有的4x4DCT变换提出的人眼视觉模型,选择最合适的位置来调整该位置量化后的AC系数。调整AC系数时,并不依赖于DCT系数的幅度,而是依赖于DCT系数的符号。此外,水印嵌入时,综合考虑了预测和残差信号的DCT系数,这样使得水印对重编码攻击的具有更好的鲁棒性。仿真结果表明,本算法在保持了较好视频质量的同时,又具有较好的鲁棒性。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 数字水印技术理论基础
• 1.3.1 视频水印系统模型
• 1.3.2 数字水印的应用领域
• 1.4 本文的结构与安排
• 2 数字视频水印技术综述
• 2.1 视频水印的分类和主要特征
• 2.2 视频水印的攻击方法
• 2.3 视频水印的评价标准
• 2.4 水印的嵌入方法
• 2.5 视频水印典型算法
• 2.5.1 基于原始视频图像的水印算法
• 2.5.2 基于压缩视频的水印算法
• 2.6 小结
• 3 可伸缩视频编码简介
• 3.1 时域可伸缩（Temporal Scalability）
• 3.2 空域可伸缩（Spatial Scalability）
• 3.2.1 层间运动预测（inter-layer motion prediction）
• 3.2.2 层间残差预测（inter-layer residual prediction）
• 3.2.3 层间帧内预测（inter-layer intra-prediction）
• 3.3 质量可伸缩（Quality Scalability）
• 3.3.1 CGS质量可伸缩
• 3.3.2 MGS质量可伸缩
• 3.4 联合可伸缩（Combined Scalability）
• 3.5 小结
• 4 一种面向H.264/SVC的视频水印算法
• 4.1 H.264/SVC视频编码标准对视频水印的要求
• 4.1.1 时域可伸缩对视频水印算法的要求
• 4.1.2 空域可伸缩对视频水印算法的要求
• 4.1.3 质量可伸缩对视频水印的要求
• 4.2 基于Fourier-Mellin变换的视频水印算法思想
• 4.2.1 Fourier-Mellin变换
• 4.2.2 构建宿主向量
• 4.2.3 水印的嵌入和检测
• 4.3 算法的具体实现
• 4.3.1 Log-Polar映射实现的困难
• 4.3.2 Log-Polar反映射
• 4.3.3 合理选择嵌入水印的系数
• 4.3.4 提高检测准确性
• 4.3.5 水印信号的预处理
• 4.4 试验仿真结果
• 4.5 小结
• 5 一种DCT域的H.264/SVC视频水印算法
• 5.1 4×4DCT变换块的人眼视觉模型
• 5.2 水印嵌入方案
• 5.3 符号编码表示水印信息
• 5.4 水印嵌入
• 5.5 水印检测
• 5.6 算法实验结果与分析
• 5.6.1 嵌入水印后的视频质量分析
• 5.6.2. 水印信号的鲁棒性测试
• 5.7 小结
• 6 总结与展望
• 6.1 本文工作的总结
• 6.2 进一步的研究方向
• 参考文献
• 在读期间发表的论文和研究成果