基于数据隐藏的H.264视频传输抗误码方法研究

针对如何改善H.264无线视频传输抗误码性能,提出了一种基于数据隐藏的H.264视频传输I帧误码恢复方法。该方法在编码端自适应地提取I帧宏块的重要数据,并将提取的重要数据隐藏到下一帧RTP报文的扩展头部,然后在解码端提取重要数据并采用空时自适应算法对I帧进行误码恢复。实验结果表明,该方法相比于同类方法显著提高了I帧的误码恢复效果。     

一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法

针对当前视频信息隐藏算法比较复杂、计算量大等问题,结合H.264编码标准特有的帧内预测新技术,提出一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法。基于隐秘信息与最优模式的映射规则,最优模式在与其相邻的方向间调整方向,即将1比特的隐秘信息嵌入到预测模式中。提取时仅对帧内预测模式进行解码即能得到隐秘信息。实验结果表明,该算法在保持良好视频质量的同时,具有较高的隐藏容量。     

像素域分布式视频编码双向运动补偿重建算法

为提高分布式视频编码系统解码视频的主客观质量,提出了像素域双向运动补偿重建算法(BMCR).该算法充分考虑了视频中帧内和帧间的相关性,对于边信息落在译码符号对应量化区间内的像素,直接用边信息值进行重建；对于边信息落在译码符号对应量化区间外的像素,利用结合量化区间的双向运动补偿得到合理的重建值.实验结果表明,在Wyner...     

基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法

为了改善视频数据在差错信道上传输的鲁棒性,结合H.264/AVC标准的多模式划分特点,提出了一种基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种帧内和帧间预测模式,对像素的递归失真估计方法进行改进,准确估计了差错环境下的视频失真,并采用二次率失真模型预测运动补偿编码的总码率以进行运动估计,最后运用率失真优化模型进行编码模式判决。实验结果显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法提高了视频的差错恢复性能,能有效改善视频传输的鲁棒性。     

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.     

基于转移概率矩阵的H.264/AVC视频帧内预测模式信息隐藏检测算法

针对基于H.264/AVC帧内预测模式的信息隐藏算法,本文提出了一种信息隐藏检测方案.由图像残差DCT系数量化后的重建信号与原始信号差的期望为零,理论分析得到对于利用H.264/AVC帧内预测模式嵌入秘密信息的视频,经过H.264/AVC重压缩后,其载密的非最优帧内预测模式将转变为嵌入秘密信息前自然视频的最优预测模式.基于此推论及其实验结果,本文构造了帧内预测模式转移概率矩阵,并以此为特征结合支持向量机分类器进行视频信息隐藏检测.实验表明,本文算法对于不同类型的低嵌入率载密视频都具有很高的正确检测率.     

一种新型视频误码掩错算法

针对高误码率误码信道，提出了一种新型的视频误码掩错算法．该算法充分利用信息隐藏技术提供的隐蔽信道传递编码图像序列中帧内编码帧的运动信息，并利用这些运动信息在帧内编码图像中构造了时间域误码掩错算法．实验结果表明，该算法能够对因误码造成的受损图像进行逼真地掩盖。     

基于空间相关信息的H.264快速帧内模式选择算法

简要分析了H.264中的帧内预测模式选择，提出一种简单的快速帧内预测模式选择算法.利用视频数据当中的空间相关性，采用相邻编码块的最佳模式来作为当前编码块最佳模式的选择依据，并且加入刷新机制，有效地减小了待选模式的范围，降低了算法的复杂度.试验结果表明：该算法有效地降低了帧内预测的编码时间，降幅达到了50%以上，同时基本保持了原始算法的编码性能.     

采用深度帧内跳过模式的3D-HEVC视频水印算法

考虑到目前针对3维高效视频编码标准的视频水印算法缺乏的问题,提出一种基于深度帧内跳过模式的视频水印算法.首先,分析深度帧内跳过模式的编码过程,并将该模式的4种预测类型分为垂直、水平两大类;其次,进一步分析帧内误差传播问题,对深度帧内跳过模式的预测类型与水印值不匹配的嵌入单元进行选择,以消除传播误差.最后,根据水印嵌入前、后的率失真代价变化来决定是否修改其预测类型.结果表明:在不同的量化参数下,平均每帧嵌入容量分别为649.567,340.155,173.286和58.130 bit,平均比特率变化分别为0.043%,0.046%,0.460%和0.018%.算法对比结果还表明:文中所提算法具有更大的嵌入容量,对比特率的影响更小,在对比特率影响小的同时具有一定的抗重编码攻击性能.     

基于视频内容的自适应错误隐藏算法

为降低视频无线传输时发生的错误对视频质量的影响,提出一种基于解码端的自适应错误隐藏算法.分析解码端错误隐藏的特点,根据受损块所处区域的运动剧烈程度,自适应地选择帧内帧间错误隐藏.实验测试结果表明,该算法对于视频错误的恢复效果有一定程度的提高.     

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.     

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.     

基于信息隐藏的视频隐蔽通信算法

针对当前视频隐蔽通信算法对视频质量以及码率有较大影响的问题,结合H.264/AVC编码标准,提出了一种新的视频隐蔽通信算法。算法根据离散余弦变换特点,对块依据纹理块判别准则进行判断,修改某些低频系数来进行嵌入。实验结果表明,该算法对视频质量和码率有较小影响,并具有隐写容量大、抗隐写分析较好等优点。     

复合嵌入式零树编码低码率容错视频传输

提出一种基于可分级的小波变换嵌入式零树编码和H．263标准的复合低码率容错视频编码方法，通过降低Ⅰ帧的码率，在传输速率受限的前提下提高Ⅰ帧刷新频率，限制传输差错扩展，改进了低码率视频传输的容错能力，实验结果证明，H．263标准的鲁棒性得到有效改善。     

基于DNA序列的信息隐藏

研究了以DNA序列为载体的信息隐藏,提出了一个信息隐藏算法.该算法首先将秘密信息经预处理、编码、调制变成一维随机DNA序列;然后由一个随机数序列决定隐藏信息在载体的高复杂性区域的位置;最后在隐藏信息的位置,秘密信息字符替代载体字符.由该算法实现的信息隐藏既具有一定的稳健性和安全性,又符合生物学意义.实验结果也证明了该算法的有效性.     

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。     

基于引导滤波器和加权二维主成分分析的视频融合

可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值哈希的帧间冗余检测算法被提出,将去冗之后的视频帧传输到微云等待处理,基于引导滤波器和加权二维主成分分析(W2DPCA,weighted two-dimensional principal component analysis)的视频融合算法被提出。该算法首先使用引导滤波器将待融合视频帧分成基层和细层,然后,利用改进的自适应W2DPCA融合可见光帧的基层和红外帧的基层。最后,通过组合融合基层和细层来获取融合帧。实验结果表明,帧间冗余检测方法最大限度地减少了微云中冗余数据的传输量,降低了移动设备的能耗。与现有方法相比,提出的视频融合算法得到的融合帧具有与原始帧更多的互信息和更高的结构相似度,同时融合结果也具有较高的整体标准差和峰值信噪比,所以具有更好的整体融合效果。