数字视频水印嵌入和抽取算法研究

数字视频水印嵌入和抽取算法研究

论文摘要

数字水印技术是通过一定的算法将一些版权标志性信息直接嵌入到多媒体数据当中,但不影响数字多媒体的效果和使用价值,并且不能被人的知觉系统觉察或者注意到,只有通过专用的检测器才能抽取。数字水印最初研究的重点是数字图像水印,已经取得了不少的研究成果,而基于视频水印的技术和应用研究还相对较少,数字视频产品的版权保护亟需解决。视频水印算法大致可分为时空域、变换域和压缩域算法。传统的时空域算法在不可见性和安全性方面表现差,抗时间同步攻击能力差;传统的变换域算法意图将视频帧基于一组标准基进行分解,对帧图像来讲,这种分解不是帧图像的最佳表示;而压缩域算法在实时性和大容量上较难统一,本文针对上述问题提出了相应的算法。矢量量化技术是目前广为流行的多媒体数据的有损压缩技术,它已经被应用于图像压缩很多年了,本文率先将矢量量化应用于视频压缩编码,并针对编码方案设计了多功能水印算法。本文的主要内容和创造性研究成果如下:1.基于块分类图像水印算法,引入运动块的概念,提出了基于块分类的数字视频鲁棒水印算法。算法根据数字视频序列帧间运动信息和帧内细节信息对图像块进行分类,选择既属细节块又属运动块的图像块嵌水印,嵌入过程采用位平面替换的思想。最后通过实验证明了算法的有效性。2.在分析了DCT和SVD图像水印算法的基础上,提出了基于DCT域奇异值分解的数字视频鲁棒水印算法。算法首先将视频帧的Y分量分块进行DCT,选取直流和低频DCT系数进行奇异值分解,对奇异值系数量化嵌水印,并对所提算法进行了攻击实验。3.在分析了基于运动矢量视频水印算法的基础上,本文提出通过调整半像素精度运动矢量与整数精度运动矢量之间的夹角,在压缩过程中嵌水印的视频水印算法。另外,本文在分析可变长码域视频水印算法的基础上,通过调整相邻可变长码中DCT交流量化系数之间的关系嵌入水印,为了增加嵌入容量,对视频帧的色差分量也嵌入水印,仿真结果表明算法在满足实时性、大容量的同时对视频质量没有影响。4.基于矢量量化图像水印算法,提出基于矢量量化的多功能视频水印算法。本文结合矢量量化技术和H.263压缩标准,首先设计了基于空域矢量量化和变换域矢量量化的视频压缩方案。针对空域矢量量化视频压缩方案,算法利用I帧DCT直流系数的极性嵌入鲁棒水印,利用码字扩展技术在P帧预测差值矢量的量化索引中嵌入脆弱水印。针对变换域矢量量化视频压缩方案,利用码字索引标记技术分别将数字指纹和鲁棒水印嵌入I帧低频和中频DCT系数矢量索引中,利用索引受限技术将低频和中频矢量索引的信息嵌在高频矢量索引中。实验结果表明所提出的多功能水印算法是实用的。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题背景和意义
  • 1.2 数字水印原理
  • 1.2.1 数字水印模型
  • 1.2.2 基于扩频技术的水印处理算法
  • 1.2.3 数字水印基本框架
  • 1.3 数字视频水印算法的基本特性及应用
  • 1.3.1 数字视频水印算法的基本特性
  • 1.3.2 数字视频水印算法的应用
  • 1.4 数字视频水印算法的分类和研究现状
  • 1.4.1 数字视频水印算法的分类
  • 1.4.2 数字视频水印算法的研究现状
  • 1.5 论文的结构与主要研究内容
  • 第2章 基于块分类的数字视频水印算法
  • 2.1 引言
  • 2.2 水印生成和块分类方法
  • 2.2.1 水印生成
  • 2.2.2 块分类方法
  • 2.3 算法实现
  • 2.3.1 水印嵌入
  • 2.3.2 水印检测及抽取
  • 2.4 仿真实验
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 基于DCT和SVD的数字视频鲁棒水印算法
  • 3.1 引言
  • 3.2 数字图像的SVD
  • 3.3 基于SVD的数字水印算法概述
  • 3.4 基于DCT和SVD的数字视频鲁棒水印算法
  • 3.4.1 算法实现
  • 3.4.2 仿真实验结果
  • 3.5 基于DCT和SVD的数字视频鲁棒水印改进算法
  • 3.5.1 算法实现
  • 3.5.2 仿真实验结果
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 压缩域数字视频大容量水印算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 视频压缩编码简介
  • 4.3 基于运动矢量的数字视频大容量水印算法
  • 4.3.1 运动矢量
  • 4.3.2 水印嵌入
  • 4.3.3 水印抽取
  • 4.3.4 仿真实验
  • 4.4 基于可变长码的数字视频大容量水印算法
  • 4.4.1 水印嵌入
  • 4.4.2 水印抽取
  • 4.4.3 仿真实验
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 基于矢量量化的多功能数字视频水印算法
  • 5.1 引言
  • 5.2 矢量量化技术简介
  • 5.2.1 标量量化
  • 5.2.2 矢量量化的定义
  • 5.2.3 矢量量化的关键技术
  • 5.3 基于空间域矢量量化的多功能视频水印算法
  • 5.3.1 基于DCT直流系数极性的鲁棒水印算法
  • 5.3.2 基于码书扩展的脆弱水印算法
  • 5.3.3 仿真实验
  • 5.4 基于变换域矢量量化的多功能数字视频水印算法
  • 5.4.1 变换域矢量量化视频编码
  • 5.4.2 基于码字标记的数字指纹和鲁棒水印水印算法
  • 5.4.3 脆弱水印算法
  • 5.4.4 仿真实验
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的学术论文
  • 致谢
  • 个人简历
  • 相关论文文献

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