基于生命游戏置乱的MPEG-4运动矢量水印算法

提出一种基于MPEG-4视频对象运动矢量的视频水印算法,它直接对压缩后的视频数据流进行操作,将经过置乱的水印信息嵌入到运动矢量的标志位上,与视频压缩标准有很好的兼容性.实验结果表明,该算法简洁有效,嵌入水印所引起的信噪比的损失很小.此外,算法采用具有单向特性的生命游戏置乱来抵抗解释攻击.     

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.     

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.     

H.264视频压缩域水印嵌入位置的分析

视频水印技术按照水印与视频的结合形式,分为压缩域水印和原始视频水印。压缩域水印可以很好地利用视频序列在时间上的冗余,但嵌入水印信息量较小;原始视频水印技术没有充分利用视频序列时间冗余度,但嵌入水印的信息较多,耗费时间较多。HG算法可以不解码视频而快速嵌入水印信息,但嵌入容量有限。本文改进HG算法通过分析非关键帧运动矢量,选择关键帧嵌入位置,使得在压缩域嵌入水印时,水印嵌入速度和嵌入量有较大幅的改进。     

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。     

一种基于运动矢量块的自适应视频水印新算法研究

提出一种视频数字水印新算法,根据运动矢量的区域聚簇特性,利用FCM模糊聚类的方法自适应地选择合适的运动矢量区域.将水印嵌入到所选择区域的运动矢量上,所提出的水印算法简单、有效,实现了水印盲检.实验结果表明,该算法嵌入的水印对帧删除,帧插入等攻击,具有极强的鲁棒性.     

基于MPEG-4视频水印的一种实现

介绍了MPEG-4视频结构的特点,提出了一种基于MPEG-4视频码流的视频水印算法。该算法将离散余弦变换DCT（discrete cosine transform）与运动矢量MV（motion vector）相结合。对二值化处理后的水印图像进行离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到视频序列B帧的MV中。实践证明,该算法既保证了水印的不可见性,又保证了水印具有较强的稳健性和鲁棒性。     

数字图像中的水印算法研究

提出了运动图像专家组MPEG视频解码过程中的一种水印嵌入算法.这种算法在视频图像解码算法分析的基础上,引入水印嵌入和DCT水印调整优化算法,据此完成视频图像的准确性和可靠性验证,这种算法能够更加有效的将水印信息嵌入到视频图像信息中,降低了整体算法复杂度.     

一种基于DCT系数的数字视频水印算法

文章提出了一种基于DCT的MPEG-2视频水印技术的设计方法。该算法将水印信息经Hash置乱后嵌入在I帧色度DC系数上。这种算法将混沌理论与置乱技术和扩频技术综合运用到视频水印中,既提高了水印的不可见性、鲁棒性,又提高了水印的安全性。     

一种基于局部控制的水印算法在视频码流中的应用

借鉴Hanung视频水印嵌入方法,提出了一种新的基于MPEG-2的局部控制水印算法;将空域扩展谱水印DCT变换后嵌入到宿主视频的DCT系数中达到嵌入目的．为了克服一般视频水印局部算法运算量巨大的缺点,将码流中运动向量解码,基于逐块的思想,通过运动预测、权重分配,设计出一种局部权值获取控制算法．同时这种算法可以根据图像局部特征控制水印鲁棒性,改善画质．实验证明了这用方法的有效性和自适应性。     

基于Contourlet域独立分量分析的视频水印

提出了一种基于Contourlet域独立分量分析的视频水印.该水印算法首先对视频进行镜头分割;然后对同一镜头中的视频帧分别进行Contourlet分解,并选取分解后的带通分量进行独立分量分析;最后采用邻近特征值平均法将Arnold变换置乱后的水印嵌入到独立分量分析所得的运动分量上.实验结果表明,该算法在保证水印不可见性的同时能够有效地抵抗MPEG压缩及其它常见攻击,并且大大减少了计算量.     

应用于高清视频的数字水印改进算法

基于高清数字视频对水印的要求,以及对H.264编码和现有的基于DCT变换视频水印算法的研究,提出一种基于DCT变换AC系数的自适应视频水印算法,自适应选择Ⅰ帧纹理块作为嵌入块;通过计算AC系数方差选择修改系数嵌入水印信息;为了减少水印嵌入量和增加水印鲁棒性,采用Arnold置乱和改进的秘密共享方案对水印进行预处理.该算法充分保证了水印的不可见性,同时具有一定的鲁棒性,具有一定的理论和实际应用价值.     

基于零水印和可逆水印的矢量地图多重水印算法

为实现对高保真矢量地图的版权保护,提出了一种基于零水印和可逆水印的矢量地图多重水印算法.该算法根据网格密度和属性熵值对矢量地图结点进行空间聚类,选取各集簇的密度中心点嵌入零水印,相对距离特征点嵌入可逆水印.其中,水印信息进行Arnold置乱以保障其安全性;零水印采用改进的零比特动态扩展方法,只对特征点的〖WTBX〗x〖WTBZ〗或〖WTBX〗y〖WTBZ〗坐标嵌入水印,在减少所需特征点数量的同时,提高对精度约减攻击的抵抗能力;可逆水印采用改进的差值扩展和平移算法,对不同差值区间的结点采用不同的水印嵌入方法,以提高水印容量,并通过〖WTBX〗x〖WTBZ〗或〖WTBX〗y〖WTBZ〗坐标独立嵌入水印信息,以降低水印对地图精度的影响.实验结果表明,基于零水印和可逆水印的多重水印方案能够较好地解决矢量地图精度和水印鲁棒性之间的矛盾,相对于单值水印算法具有更高的抗攻击能力,适用于矢量地图在高保真场合下的版权保护.     

基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法

为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于脆弱水印的H.264视频流完整性认证

针对H.264/AVC视频流的完整性认证问题,提出了一种基于脆弱水印的认证算法.根据公钥密钥,提取I帧的特征信息生成认证码,并以水印的形式嵌入到P,B帧的运动矢量中.在视频认证时,只需要部分解码视频流,并不需要原视频作参考.仿真实验结果表明,本算法具有较小的码率变化和视频失真,并能有效地对I,P和B帧进行完整性认证.     

基于运动矢量的H.264信息隐藏算法

提出了一种基于H.264的视频信息隐藏算法.该算法引入菱形编码,通过轻微调制运动矢量实现信息的嵌入过程.菱形编码不仅可以有效减少运动矢量修改率,同时可以提高嵌入容量.在嵌入过程为减少信息嵌入对码率和视频图像质量的影响,选择纹理复杂区域和较大运动矢量为嵌入点.实验结果表明,该算法在确保良好视频质量的条件下,可以满足大容量信息嵌入的要求,对压缩码率的影响较小.     

一种改进的基于关系的视频数字水印算法

随着网络的繁荣和通信技术的不断发展，多媒体日益成为一种重要的信息载体。由图像发展而来的视频技术与图像有相似之处，但也有其独特的性质，现实生活中，多媒体技术在给人们生活带来方便的同时，也在信息安全和版权所有等方面给人们带来了困扰。数字视频水印技术正是为解决这些难题应运而生，它为数字视频产品的安全流通和版权保护提供了有效的解决方案。本文研究了一种改进的基于关系的数字视频水印算法。该算法结合视频处理以及视频编码压缩原理，采用改进的Arnold置乱变换算法和分块技术，对视频帧YCbCr空间亮度Y分量的DCT系数对进行一系列的置换处理，并将信息水印进行图像分割，采用信息水印和标志水印双重嵌入的处理方法，提高了水印嵌入的信息量和算法的运算速度。仿真实验结果表明：该算法能够保持水印良好的不可见性，对视频编码压缩处理和特殊视频攻击都具有较好的鲁棒性，且能够实现水印的盲提取和随机检测。     

采用可逆水印的HEVC视频完整性认证方案

针对最新的视频编码标准HEVC/H.265,提出一种基于可逆水印的视频完整性认证方案.首先,算法根据第一个I帧中相邻块的直流系数(DC)系数之间的大小关系提取特征码;然后,从第二个图像组(GOP)的P帧开始,通过修改运动矢量某一分量的幅值嵌入水印,并且把修改前幅值的最低有效位信息嵌入到该块最后一个离散余弦转换(DCT)系数上以实现视频还原.实验结果表明:算法简单有效,具有较好的脆弱性,同时能够对视频进行无失真还原.     

抗H.264压缩的鲁棒视频水印算法

本文提出了一种基于分块离散余弦变换(DCT)、奇异值分解(SVD)和粒子群优化算法(PSO)的鲁棒视频水印方案.在其嵌入方案中,利用DC系数和奇异值的稳定性,首先将帧内所有块的DC系数置乱,并进行4×4奇异值分解,调制第3大奇异值实现水印的嵌入,由粒子群优化算法得到合适的水印嵌入强度.实验结果表明,相对于固定的嵌入强度,采用粒子群优化算法可以在保持原有视频序列视觉质量的基础上,提高水印自身的鲁棒性.同时算法能够有效抵抗H.264压缩.