基于離散小波變換和奇異值分解的版權(quán)保護(hù)視頻水印算法研究

祁清??王世國(guó)

摘要：針對(duì)含水印視頻受幾何攻擊的問題，提出基于小波變換與奇異值分解的視頻數(shù)字水印算法。在探討離散小波變換和奇異值分解概念的基礎(chǔ)上，對(duì)已有算法進(jìn)行分析，探討其中存在的問題。提出基于小波變換與奇異值分解的視頻數(shù)字水印算法，并探討水印設(shè)計(jì)的思路、嵌入和提取框架圖，完成仿真實(shí)驗(yàn)。最后，將本文算法與其它算法進(jìn)行水印魯棒性和不可見性比較。實(shí)驗(yàn)表明，該算法對(duì)幾何攻擊具有強(qiáng)魯棒性。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：數(shù)字視頻水?。霍敯粜?；透明性；抗幾何攻擊

DOIDOI：10.11907/rjdk.151043

中圖分類號(hào)：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2015）002005603

0引言

隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，視頻、圖片等多媒體資料網(wǎng)絡(luò)傳播頻繁。隨之而來的視頻版權(quán)歸屬問題亟待解決。數(shù)字水印技術(shù)是視頻版權(quán)保護(hù)的一種有效方法，它將版權(quán)信息（水?。┌凑找欢ǖ乃惴[藏在受保護(hù)的視頻中，通過隱藏的水印來保障視頻版權(quán)[1]。在發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)可將視頻中嵌入的水印提取出來，以證明視頻版權(quán)歸屬。

1離散小波變換

離散小波變換的突出特點(diǎn)是能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度分析。在小波分析出現(xiàn)之前，為克服傅立葉變換的局限性，發(fā)展了多分辨率分析技術(shù)[2]。多分辨率分析又稱多尺度分析，是小波分析的核心內(nèi)容之一，其理論過程符合人們視覺和思維方式。根據(jù)不同的分辨率來處理圖像不同部位的信息，提取不同分辨率下的圖像細(xì)節(jié)，得到一個(gè)含有不同分辨率的圖像序列。

通過一級(jí)小波分解，圖像可以被看作是一個(gè)M×M的矩陣，可以依據(jù)二維小波進(jìn)行擴(kuò)展，在變換的每一層，圖像被分解為4個(gè)相等的子帶，如圖1所示。其中LL是低頻子帶，低頻子帶包含原始圖像的大部分能量；LH和HL是中頻子帶，分別代表圖像水平和垂直方向；HH是高頻子帶，代表圖像對(duì)角線方向，對(duì)應(yīng)圖像的細(xì)節(jié)部分。LL子帶還可以繼續(xù)分解，圖像分辨率隨著分解級(jí)數(shù)的增加而降低。

圖1一級(jí)小波分解

2奇異值分解

奇異值分解（Singular Value Decomposition， SVD）是一種有效的矩陣分析方法。采用SVD，一個(gè)矩陣可以被分解為與原始矩陣同樣維度的3個(gè)矩陣。一般條件下，如果A是一個(gè)方形矩陣，記作A∈RM×N，R代表實(shí)數(shù)域，方陣A的奇異值分解被定義為：

A=USAT（1）

其中，U∈Rn×n和V∈Rn×n是正交矩陣，S∈Rn×n是一個(gè)對(duì)角矩陣。S可以表示為：

S=σ10000σ200000000σn（2）

其中，σ被稱作奇異值，并且滿足：

σ1≥σ2≥σ3≥…≥σn≥0（3）

圖像的本質(zhì)就是矩陣。因此，從圖像處理的角度來看，SVD就是一種圖像處理技術(shù)[3]。由于SVD分解具有良好的幾何失真不變性，將水印嵌入到圖像的奇異值當(dāng)中，會(huì)使水印具有較強(qiáng)的魯棒性，既能抵御外界的攻擊，又能滿足水印的不可見性，即人眼察覺不到水印的存在。

3基于離散小波變換和奇異值分解的視頻數(shù)字水印算法

蔣天發(fā)[4]提出了一種整數(shù)小波和SVD分解的視頻數(shù)字水印算法。首先對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分割，并提取Y分量。然后，進(jìn)行整數(shù)小波分解，并對(duì)LL子帶分塊。在嵌入水印之前對(duì)其進(jìn)行加密。最后，將水印嵌入到視頻Y分量當(dāng)中。畢洪波[5]

依據(jù)規(guī)范化質(zhì)心的方法確定閾值，該方法只是對(duì)視頻幀選擇性地嵌入水印，未將每一幀都嵌入水印。徐國(guó)娟[6]

提出了一種基于SVD的視頻數(shù)字水印算法。該算法提取視頻Y分量，對(duì)其進(jìn)行嵌入?yún)^(qū)域選擇和分塊，進(jìn)行DWT變換，并對(duì)低頻部分進(jìn)行SVD分解，將分塊最大奇異值嵌入水印。樓偶俊[7]

提出一種幾何不變量和DCT的抗幾何攻擊視頻數(shù)字水印算法。Satyanarayana[8]提出一種基于DWT和SVD的視頻版權(quán)保護(hù)數(shù)字水印算法。該算法不可見性好，但在抵御幾何攻擊方面，提取出水印的NC系數(shù)在0.7左右，水印魯棒性較弱。本文在以上算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，具體分為水印嵌入和水印提取兩個(gè)步驟，其模型分別如圖2、圖3所示。

4.2水印魯棒性分析

水印魯棒性是指水印抵抗外界惡意攻擊的能力，一般通過比較受攻擊后視頻與原始視頻的相似度來進(jìn)行驗(yàn)證，即求歸一化相關(guān)系數(shù)。NC值的范圍介于0和1之間，NC值越接近1說明魯棒性越強(qiáng)；越接近0說明魯棒性越弱。本文算法對(duì)上述3個(gè)視頻序列采用噪聲攻擊、幾何攻擊等進(jìn)行驗(yàn)證。表2列出了3個(gè)嵌入了水印的視頻分別在經(jīng)受7種攻擊后提取水印相似度。

表2Foreman，Container和Highway視頻序列幀嵌入水印后的效果及其PSNR值

攻擊強(qiáng)度[]Foreman[]Container[]Highway

旋轉(zhuǎn)10度[]0.904 7[] 0.929 7[]0.902 2

剪切左邊1/16[]0.891 9[] 0.819 4[]0.949 0

縮放1/2[]0.793 2[] 0.831 3[]0.804 8

高斯噪聲0.2[]0.822 2[] 0.865 3[]0.776 6

椒鹽噪聲0.2[]0.866 9[] 0.880 2[]0.887 5

直方圖均衡化[]0.844 1[] 0.707 2[]0.862 3

中值濾波[]0.851 8[] 0.834 4[]0.804 8

5結(jié)論

本文算法以指紋圖像和3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)視頻測(cè)試序列為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，研究了抗幾何攻擊的視頻數(shù)字水印問題，提出一種基于離散小波變換和奇異值分解的視頻數(shù)字水印算法。實(shí)驗(yàn)證明，該水印算法具有以下特點(diǎn)：

（1）較大幅度提升了水印容量。在滿足水印不可感知性和魯棒性的基礎(chǔ)上，水印的嵌入量得到了提升，進(jìn)一步保證了水印的魯棒性。

（2）抗幾何攻擊。由于SVD對(duì)幾何攻擊具有較強(qiáng)的抵抗性，本文算法將SVD引入到視頻數(shù)字水印算法中。實(shí)驗(yàn)證明，3個(gè)嵌入水印的視頻在遭受了大部分幾何攻擊及噪聲攻擊之后，仍能提取水印且相似度較高。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

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[3]王淑琴， 張金海， 王衛(wèi)民. 一種基于奇異值分解的自適應(yīng)水印算法[J]. 計(jì)算機(jī)仿真，2008（8）：109112.

[4]熊祥光，蔣天發(fā)，蔣巍. 基于整數(shù)小波變換和SVD的視頻數(shù)字水印算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012（6）：82958298.

[5]畢洪波，張玉波. 基于DWTSVD的視頻數(shù)字水印[J]. 科學(xué)技術(shù)與程，2010（10）：1114.

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[7]樓偶俊，王相海，王鉦旋. 抗幾何攻擊的量化魯棒視頻數(shù)字水印技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2007（7）：12111218.

[8]SATYANARAYANA MURTY，VENKATESH K. A semiblind reference video watermarking using hybrid transforms for copyright protection[J]. International Journal of Computer Applications， 2012（51）：111.

責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：陳福時(shí)）