一种基于运动矢量的视频水印方案

提出一种改进的基于运动矢量的视频水印方案,该算法有下述优点:①根据水印嵌入容量自适应调整嵌入策略,以满足不可感知性要求;②水印嵌入对差分编码运动矢量造成的误差累积减小;③与MPEG-2视频编码语义紧密结合.实验证明所提出的视频水印算法具有较低的计算复杂度,对视频码率转换具有高的鲁棒性.     

一种基于运动矢量的视频水印方案

提出一种改进的基于运动矢量的视频水印方案，该算法有下述优点：①根据水印嵌入容量自适应调整嵌入策略，以满足不可感知性要求；②水印嵌入对差分编码运动矢量造成的误差累积减小；③与MPEG-2视频编码语义紧密结合。实验证明所提出的视频水印算法具有较低的计算复杂度，对视频码率转换具有高的鲁棒性。     

采用HEVC的视频内容认证

提出一种基于高效视频编码(HEVC)的视频内容认证算法.根据图像纹理特征产生特征码,将特征码用于修改帧间8×8编码单元的分割模式、帧间预测模式和运动向量,并保留最佳的编码单元分割模式及相应的预测模式和运动向量.实验结果表明:该算法对视频质量影响很小,嵌入水印后码率的变化也很小;同时,该算法具有较好的脆弱性,可以用于视频认证.     

基于AVS音频编码的信息隐藏方法

提出了一种基于AVS音频编码的信息隐藏方法.该方法基于AVS独特的量化与位平面编码模块,使用位平面嵌入与比例因子修改技术,可以有效降低编码器码率控制对信息隐藏效果的不利影响,而且不使数据载体音质受到破坏.在量化过程中实施信息的嵌入,嵌入过程中主动修改比例因子以降低量化噪声.将隐藏信息进行矢量分组与位平面处理,进而在量化过程中将其嵌入到量化频谱中.仿真结果证明：该方法可以有效降低编码器码率控制对信息隐藏效果的不利影响,且嵌入隐藏信息后AVS音质也无明显损失.     

基于运动矢量的视频可逆隐藏算法

针对现有的基于运动矢量的视频信息隐藏算法存在破坏矢量局部最优性这一问题,提出一种基于视频运动矢量的可逆信息隐藏算法。算法对利用增强预测区域搜索(enhance predictive zonal search,EPZS)算法得到的最优预测矢量与运动矢量的差值进行微调,在差值的最低有效位嵌入水印。通过矢量差值扩展,实现了解码端运动矢量的无损恢复,让信息的嵌入不影响矢量的局部最优性,保证了解码视频质量不受运动矢量改变的影响。与传统的基于运动矢量的信息隐藏算法相比,本算法在嵌入水印的同时未大幅增加引入码流量。实验结果表明,该算法在控制码流和解码端的视频质量方面均具有良好的性能。     

基于图像细节程度的快速帧间模式选择算法

为降低编码过程中宏块进行模式选择的计算复杂度，提出了一种快速模式选择算法．该算法首先计算一个宏块的运动矢量，对运动矢量非零的宏块再进一步计算AC系数能量得到其细节程度，根据细节程度的高低确定待选模式的子集，从而缩小待选模式的数目．实验结果表明，该算法能够在保证对图像质量和码率影响很小的前提下，平均节省33％的编码时间，并获得较好的重建视频图像质量．     

基于直方图修正的H.264视频加密域可逆信息隐藏

为实现视频加密域的可逆信息隐藏,首先使用随机二进制序列对运动矢量的符号位进行加密,然后通过运动矢量直方图修正进行信息的嵌入。信息嵌入算法是对称的,这样可以保证嵌入过程与提取过程均可分离,这样第三方管理者可以在不进行解密的情况下对存储的视频嵌入各种控制信息,保证了用户信息的隐私性。而视频的所有者在下载了视频后,无论是否进行解密,均可进行信息的提取。实验证明在拥有较大嵌入容量的前提下,实现了信息嵌入提取与视频加解密之间的可分离性,且算法完全可逆。     

基于纹理特性的能量差调制视频水印算法

针对现有视频水印算法复杂度高、鲁棒性差的问题,提出一种基于残差纹理特征的能量差调制视频水印算法. 该算法首先利用视频编码过程得到的残差DCT系数进行区域纹理强度建模,然后依据纹理强度对DCT中高频系数的能量进行自适应调制实现水印的嵌入. 算法在不引入额外复杂计算过程的条件下,针对不同区域自适应地嵌入不同强度的水印信息,保证视频质量的同时提高水印的鲁棒性. 算法以H.264/AVC视频编解码器为测试实例,实验结果表明,本文提出的水印算法在保证视频质量和编码码率的情况下,对重编码、滤波和噪声等攻击具有很好的鲁棒性,水印提取过程满足盲检测应用需求.     

基于运动矢量的视频隐写算法

视频信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到视频中实现隐蔽传输的技术.基于运动矢量(motion vector,MV)的视频隐写造成的运动矢量特性异常容易被隐写分析所检测,隐蔽通信的安全性降低.为了保持运动矢量相邻相关性和局部最优性,提出了一种基于运动矢量的视频隐写算法能够降低对运动矢量特性的破坏.首先,实验验证已有基于运动矢量的视频隐写算法对运动矢量不同分量的影响存在差异.然后,引入归一化互信息(normalized mutual information,NMI)衡量运动分量的相邻相关性,根据载体选择策略选择相邻相关性小的分量作为嵌入载体.最后,定义宏块纹理复杂度作为载体修改的失真代价,利用校验格编码(syndrome-trellis code,STC)对载体进行信息嵌入.实验结果表明,隐写视频的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)降低不超过0.4％,一般低于0.25％;比特率增加0.29％ ～2.35％;算法被相关异常特征检测的错误率较高,具有更均衡的安全性.可见,算法各项性能指标表现良好,具有较好的抗隐写分析能力,隐写视频不可感知性较好.     

一种基于运动矢量的Mpeg 2视频数字水印的改进算法

研究一种改进的基于运动矢量的Mpeg 2视频水印技术.利用Mpeg 2标准的压缩方法及视频流的特点,在分析Jordan提出的基于运动矢量的视频水印算法的基础上,结合人眼视觉特点,根据视频运动矢量的幅值大小和图像纹理均匀程度,选择在帧间编码块中嵌入水印的位置,在运动矢量中嵌入水印.仿真实验结果表明,新算法能更合理地将水印嵌入Mpeg 2视频流中,视频序列平均信噪比较原算法提高12%～21%,并且提取的水印要明显好于原算法.     

分数像素精确运动搜索快速算法

为了降低视频编码标准H.264中分数像素运动搜索的运算量,提出一种分数像素运动搜索快速算法。该算法利用H.264中整数像素和分数像素运动矢量的特点,给出一组提前退出门限,能够跳过大部分分数像素搜索点;并结合钻石搜索法,进一步减少了搜索量。实验结果表明:采用该算法,分数像素搜索部分运算量平均下降77.45%,峰值信噪比降低0.03dB,码率增加2.38%。该算法显著降低了运动搜索的运算量,且较好地保持了编码性能,对背景基本不变的简单运动图像改善最为显著。     

A novel dynamic frame rate control algorithm for H.264 low-bit-rate video coding

The goal of this paper is to improve human visual perceptual quality as well as coding efficiency of H. 264 video at low bit rate conditions by adaptively adjusting the number of skipped frames. The encoding frames are selected according to the motion activity of each frame and the motion accumulation of successive frames. The motion activity analysis is based on the statistics of motion vectors and with consider- ation of the characteristics of H. 264 coding standard. A prediction model of motion accumulation is pro- posed to reduce complex computation of motion estimation. The dynamic encoding frame rate control algorithm is applied to both the frame level and the GOB （Group of Macroblocks ） level. Simulation is done to compare the performance of JM76 with the proposed frame level scheme and GOB level scheme.     

基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．     

用于AVS码流复制控制的数字水印

为应对日益严重的盗版问题,针对AVS视频标准提出了一种基于哥伦布码字调制的码流域水印嵌入算法,实现对视频码流信息的完整性保护并用于复制控制．在AVS码流中,基于码字与待嵌入比特之间的映射规则,采用等码长对码调制算法,调制相应的哥伦布码字实现水印信息的嵌入．信息的嵌入过程中,为了不影响视频重建图像的主客观质量,限制了水印信息的嵌入点,增强了水印信息的隐蔽性．信息的提取过程不需要原始视频内容,也不需完全解码,而只要对码流中的哥伦布码字进行解码即可．实验结果表明,所提出的水印算法在获得较高嵌入率的同时,不改变码流的比特率,基本不影响视频的主客观质量,没有增加大量的运算,复杂度低,速度快,能有效将水印信息嵌入到视频码流中,实现视频数据的复制控制功能．     

基于预测运动矢量的菱形搜索方法

针对H.264/AVC编码器中运动搜索计算量大、搜索时间长,提出一种基于运动矢量的改进小菱形搜索算法。在运动估计的过程中,根据预测运动矢量的方向,采用不同搜索方向的菱形模型,可大大减少搜索点数,用较短的时间找到最佳匹配块,提高搜索速度。与典型运动搜索方法的菱形搜索算法相比较,该搜索方法在保证视频质量基本不变的条件下,编码速率平均提高5.73%。     

一种基于空时域相关性的HEVC帧间预测模式快速决策算法

为了减小高性能视频编码（high efficiency video coding,HEVC）的复杂度,提出一种基于四叉树结构类型分析的帧间预测模式快速决策改进算法。一方面,统计并分析空时域相邻编码单元（coding unit,CU）和 CU 深度之间的相关性,确定其深度遍历区间,跳过一些冗余 CU 的分割,从而减少 CU 深度划分的复杂度;另一方面,通过分析遍历区间内 CU 的运动特征和预测单元（prediction unit,PU）模式特性,确定不同运动特征所对应的 PU 模式,减少所需遍历候选 PU 模式的数量和所需要进行的率失真代价计算的数量。与 HM14．0相比,采用该算法的 HEVC 编码器在输出比特率增加很小的情况下,平均编码时间降低了46．9％,而编码后的视频质量基本不变。     

基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset,SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术.人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象.利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动剧烈的对象,结合深度和运动矢量将视频帧划分为人眼不感兴趣、较感兴趣、很感兴趣3种类型,并分别采用不补偿、弱补偿和强补偿的SAO算法,从而在总体上减少自适应补偿的计算量,提高编码效率.实验表明,所提算法可使样点自适应补偿编码时间平均减少61.47％,而峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)仅有0.033 dB的降低.     

一种基于HEVC视频编码的快速运动估计方法

运动估计是影响下一代视频编码标准高效率视频编码(HEVC)性能的关键因素,它通常利用当前帧的图像块在多重参考帧中对应的搜索窗口中寻找最佳匹配块来完成的.针对HEVC编码标准提出了一种快速的运动估计方法快速分级搜索(FHS).首先,根据多个备用的运动矢量确定起始搜索点的位置,以起点为中心,执行搜索半径依次扩大的三圈钻石搜索,如果执行了内部两圈钻石搜索,最佳匹配点仍位于起点,则提前终止搜索.否则,根据最佳匹配点在内圈、中圈和外圈菱形边缘的情况,提出了不同的后续搜索策略.测试结果表明,提出的快速运动估计算法相对HM14.0提供的算法,平均搜索较少的点数,同时对编码后视频的质量只造成轻微的损失.