MPEG-4視頻數字水印技術的設計與實現
摘要：介紹了數字水印技術的基本原理，以MPEG-4為例，提出并實現了一種改進的基于擴展頻譜的視頻水印方案。實踐證明，該視頻水印方案在不降低視頻質量的基礎上，能夠抵抗多種干擾和攻擊，具有良好的穩定性和魯棒性。
隨著信息技術和計算機網絡的飛速發展，人們不但可以通過互聯網和ＣＤ－ＲＯＭ方便快捷地獲得多媒體信息，還可以得到與原始數據完全相同的復制品，由此引發的盜版問題和版權紛爭已成為日益嚴重的社會問題。因此，數字多媒體產品的水印處理技術已經成為近年來研究的熱點領域之一。
雖然數字水印技術近幾年得到長足發展，但方向主要集中于靜止圖像。由于包括時間域掩蔽效應等特性在內的更為精確的人眼視覺模型尚未完全建立，視頻水印技術的發展滯后于靜止圖像水印技術。另一方面，由于針對視頻水印的特殊攻擊形式的出現，為視頻水印提出了一些區別于靜止圖像水印的獨特要求。
本文分析了ＭＰＥＧ－４視頻結構的特點，提出了一種基于擴展頻譜的視頻數字水印改進方案，并給出了應用實例。
１ 視頻數字水印技術簡介
１．１ 數字水印技術介紹
數字水印技術通過一定的算法將一些標志性信息直接嵌入到多媒體內容當中，但不影響原內容的價值和使用，并且不能被人的感知系統覺察或注意到。與傳統的加密技術不同，數字水印技術并不能阻止盜版活動的發生，但可以判別對象是否受到保護，監視被保護數據的傳播，鑒別真偽，解決版權糾紛并為法庭提供認證證據。為了給攻擊者增加去除水印的難度，目前大多數水印制作方案都采用密碼學中的加密體系來加強，在水印嵌入、提取時采用一種密鑰，甚至幾種密鑰聯合使用。水印嵌入和提取的一般方法如圖１所示。
１．２ 視頻數字水印設計應考慮的幾個方面
·水印容量：嵌入的水印信息必須足以標識多媒體內容的購買者或所有者。
·不可察覺性：嵌入在視頻數據中的數字水印應該不可見或不可察覺。
·魯棒性?押在不明顯降低視頻質量的條件下，水印很難除去。
·盲檢測：水印檢測時不需要原始視頻，因為保存所有的原始視頻幾乎是不可能的。
·篡改提示：當多媒體內容發生改變時，通過水印提取算法，能夠敏感地檢測到原始數據是否被篡改。
１．３ 視頻數字水印方案選擇
通過分析現有的數字視頻編解碼系統，可以將目前ＭＰＥＧ－４視頻水印的嵌入與提取方案分為以下幾類，如圖２所示。
（１）視頻水印嵌入方案一：水印直接嵌入在原始視頻流中。此類方案的優點是：水印嵌入的方法較多，原則上數字圖像水印方案均可應用于此。缺點是：
·會增加視頻碼流的數據比特率；
·經ＭＰＥＧ－４有損壓縮后會丟失水印；
·會降低視頻質量；
·對于已壓縮的視頻，需先進行解碼，然后嵌入水印，再重新編碼。
（２）視頻水印嵌入方案二：水印嵌入在編碼階段的離散余弦變換（ＤＣＴ）的直流系數（ＤＣ）中（量化后、預測前）。此類方案的優點是：
·水印僅嵌入在ＤＣＴ系數中，不會增加視頻流的數據比特率；
·易設計出抗多種攻擊的水印；
·可通過自適應機制依據人的視覺特性進行調制，在得到較好的主觀視覺質量的同時得到較強的抗攻擊能力。
缺點是對于已壓縮的視頻，有一個部分解碼、嵌入、再編碼的過程。
(３)視頻水印嵌入方案三：水印直接嵌入在ＭＰＥＧ－４壓縮比特流中。優點是不需完全解碼和再編碼的過程，對整體視頻信號的影響較小。缺點是：
·視頻系統對視頻壓縮碼率的約束將限制水印的嵌入量；
·水印的嵌入可能造成對視頻解碼系統中運動補償環路的不良影響；
·該類算法設計具有一定的復雜度。
２ ＭＰＥＧ－４視頻水印的實現
基于上述的各種方案，本文在方案二的基礎上提出了一種針對ＭＰＥＧ－４視頻編碼系統的擴展頻譜數字水印技術改進方案，將擴頻調制后的水印信息嵌入到視頻流ＩＶＯＰ(Ｉｎｔｒａ Ｖｉｄｅｏ Ｏｂｊｅｃｔ Ｐｌａｎｅ)中色度ＤＣＴ直流系數的最低位。本方案不需要完全解碼，大大減少了運算的復雜度，提高了實時性。同時由于水印嵌入在直流系數中，在保證視頻效果不失真的前提下，水印具有很強的魯棒性。
２．１ ＭＰＥＧ－４視頻的特點
ＭＰＥＧ－４視頻編解碼基于ＶＯＰ(Ｖｉｄｅｏ Ｏｂｊｅｃｔ Ｐｌａｎｅ)。
從時間上看,ＶＯＰ分為內部ＶＯＰ(ＩＶＯＰ)、前向因果預測ＶＯＰ(ＰＶＯＰ)、雙向非因果預測ＶＯＰ（ＢＶＯＰ）、全景的靈影ＶＯＰ（ＳＶＯＰ）。ＩＶＯＰ只用本身的信息進行編碼；ＰＶＯＰ利用過去的參考ＶＯＰ進行運動補償的預測編碼；ＢＶＯＰ利用過去和將來的參考ＶＯＰ進行雙向運動補償的預測編碼；ＳＶＯＰ一系列運動圖像中的靜止背景。因此ＩＶＯＰ的圖像信息較獨立?熏最適合嵌入水印信息。
從空間上看,它由若干個大小為１６×１６的宏塊(Ｍａｃｒｏ Ｂｌｏｃｋ)組成，每個宏塊包括大小為８×８的６個子塊。其中４個亮度子塊Ｙ，１個色差子塊Ｕ，１個色差子塊Ｖ。ＩＶＯＰ編碼基本流程如圖３所示。
為了不受量化過程的影響，本方案將水印嵌入在量化后的ＤＣＴ系數中，從而提高了水印生存的穩定性。在ＭＰＥＧ－４壓縮算法中，ＤＣＴ系數的量化是關鍵，它直接影響視頻的質量和碼流控制算法。為此，ＭＰＥＧ－４提供了一個供參考的標準量化表。該表根據人類視覺模型(ＨＶＳ)建立。考慮到人眼對高頻信息損失的敏感度較低頻損失小很多，因此通常把水印嵌入到中低頻信息中，提高了水印信息的魯棒性。另外, 根據人眼對亮度信息的變化比色度信息較敏感這一特性，為最大限度地保持視
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