基于視頻序列的數字水印方法研究.pdf

1、互聯網的迅猛發(fā)展使得人們可以輕松獲得想要的各種信息資源，如圖像、文本、音頻、視頻等。視頻因同時包含了影像、聲音、文字等多種信息，應用更加廣泛。但隨著視頻編輯軟件的產生和發(fā)展，視頻的非法攻擊和篡改變得越來越容易，使得人們對視頻的信任度降低，也使視頻的版權得不到有效的保護。所以為了保護版權所有人的合法權益，提高網絡視頻的可靠性和可信度，人們引入技術手段對視頻進行處理，由此產生了視頻數字水印技術。通常視頻數字水印技術分為三類。第一類是將水印嵌

2、入到原始視頻序列中，第二類是將水印與視頻壓縮過程相結合，第三類是在視頻壓縮后的數據信息流中嵌入水印。
　　本論文主要是研究第一類，即將水印嵌入到原始視頻序列中。因為視頻序列其實是圖像幀的連續(xù)播放，所以很多應用在圖像載體上的方法可以應用在視頻序列水印方案中，同時，視頻也有不同于圖像的特征，根據其特征可以設計更高質量的水印算法。本文首先介紹了視頻水印方法研究的背景及前景、水印嵌入方法的分類、視頻水印模型、視頻水印特點、水印的攻擊方法、

3、水印的評估準則等，這是水印的基礎知識。
　　論文提出了視頻序列的擴頻水印方案和基于視覺模型和變化區(qū)域定位的量化水印算法。擴頻水印算法是將水印擴頻和調制預處理后，嵌在視頻的DCT域系數中。擴頻水印方案是圖像水印算法中的經典算法，同樣也適用于視頻水印方案，本文把這種算法與頻域水印和預處理技術相結合，并用MATLAB仿真驗證了該方案的可行性。結果顯示擴頻視頻水印方案對幀剪切和幀刪除都有良好的魯棒性。隨后介紹了基于視覺模型和變化區(qū)域定位的

4、量化水印算法。因為視頻中最重要的信息就是其變化區(qū)域，所以把水印嵌在該重要信息分量上有益于提高水印的魯棒性，同時，人眼對運動或變化區(qū)域的“錯誤”較不敏感，使得這種水印方案有較好的不可見性。本文用三幀差法提取視頻的變化區(qū)域作為水印嵌入區(qū)域，然后用基于Watson視覺模型的量化方法把水印嵌在視頻序列幀的DCT域上。并把此方法和不提取變化區(qū)域的一般水印嵌入方案進行了對比實驗，實驗證明了該方法的優(yōu)越性，顯示該方法對高斯白噪聲，剪切攻擊，JPEG壓