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。     

基于秘密共享的H.264/AVC鲁棒性视频隐写方法

提出了一种基于秘密共享的H.264/AVC鲁棒性视频隐写方法．该方法首先利用（t,n）门限秘密共享技术将需要嵌入的秘密信息利用多项式分发成一系列子秘密,然后通过H.264/AVC的预测模式选择嵌入块,通过双系数选择嵌入位置,最后将分发好的子秘密嵌入到视频的各个帧中.提取时,只需获取视频中部分t个子秘密就可恢复秘密信息.实验结果表明,该方法有较强的帧丢失、帧错鲁棒性,在随机丢帧率小于等于20%的情况下能完全恢复秘密信息,还能效控制帧内失真漂移,视觉效果良好.      

H.264/AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H.264/AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率.但由于H.264/AVc帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高.在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化(rate distortion optimization,RDO)模式下的快速Intra_4×4模式选择算法.实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H.264/AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效.     

H．264／AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H．264／AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率。但由于H.264／AVC帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高。在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化（rate distortion optimization,RDO）模式下的快速Intra_4×4模式选择算法。实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H．264／AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效。     

基于帧内预测模式修改的视频隐写算法

针对隐写载体为视频的特点,提出了一种新的基于帧内预测模式修改的H.264视频隐写算法.算法通过改进的局部二值模式方法选择所要嵌入区域,判断嵌入块的帧内预测模式,并将嵌入块分组,然后将与Logistic映射产生的混沌序列处理后的秘密信息经过预定的嵌入规则进行隐写,通过拉格朗日率失真优化算法改变帧内预测模式.实验结果表明,算法具有较好的视觉不可见性以及较高的嵌入效率,并且隐写后比特率增加量较小,同时具有较高的嵌入容量.     

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。     

基于场景检测的错误隐藏技术

提出了可以用于H.264/AVC解码器的基于场景变换检测的错误隐藏机制,首先利用H.264/AVC的快速准确的检测是否发生场景切换,根据场景切换检测结果对预测帧和I帧分别提出相应的时间空间自适应的错误隐藏方法. 实验结果表明,所提方法在错误隐藏的重构图像质量在主观感觉和客观PSNR定量上,都比通常的方法有明显的提高;与传统错误隐藏方法相比,本文的基于场景切换检测的错误隐藏机制鲁棒性高,更能适应的H.264/AVC更为复杂的多种应用场合.     

一种采用内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

针对最新的视频编码标准高效率视频编码(HEVC),提出一种基于帧内模式选择的视频信息隐藏算法.首先,对一幅二值图像进行Arnold置乱和turbo码编码,形成待嵌入的二值信息序列.然后,结合帧内模式选择过程,调制I帧亮度16×16编码单元最优预测模式的奇偶性来实现信息隐藏.由于只在I帧进行信息隐藏,提取时只需部分解码即可提取隐藏信息,无需完全解码与原始视频的参与,实时性较好.实验结果表明:算法对视频质量和比特率的影响较小,且能保证一定的信息隐藏容量,符合视频隐藏算法的基本要求.     

H.264/AVC中4×4块的快速帧内预测算法的研究

H.264/AVC采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率,但由于帧内预测模式数目较多,使预测的复杂度大幅度增加。本文分析了帧内预测模式的选择过程,根据SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）以及相邻块的预测模式之间的相关性等特征提出一种快速预测方法,预先筛选出Intra_4×4候选模式,避免不必要的计算。实验结果显示,该算法大幅度降低运算的复杂度,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能。     

煤矿视频编码帧内预测模式快速算法

针对煤矿井下这一特殊环境下的视频监控要求和视频序列特点，提出了基于H．264／AVC标准的煤矿井下视频编码的一种帧内预测模式快速算法。通过仿真实验证明，该算法与原H264／AVC标准算法相比，对于IPPPP类型帧序列，可节约15％左右的编码时间；对于全I帧视频序列,可节约30％左右的编码时间，而视频质量（PSNR）和码率几乎不变。     

一种基于快速重编码的H.264/AVC压缩域信息隐藏方案

在H.264/AVC格式的视频码流中进行数据隐藏很容易造成误差扩散,从而加剧画面失真,而改善误差扩散通常需要引入新的计算.为了能够在低复杂运算的前提下尽量减小因数据嵌入而造成的画面失真,提出了基于快速重编码的数据隐写方法.该方法使用视频中已有的预测信息对视频重新进行编码,然后在编码过程中将隐秘数据嵌入I帧的4×4块中.实验表明,该方法能够在尽可能保留视频质量的前提下在已编码的H.264/AVC视频中嵌入大量的隐秘数据,而又不至于引起码流大小的剧增.另外,针对以往算法在固定位置的系数上进行数据嵌入的做法,提出了一种通过修改几个量化系数绝对和的奇偶性来进行数据嵌入的新方案,极大提高了嵌入数据的隐蔽性和安全性.     

率失真优化在H.264预测编码模式选择中的应用

文章论述信息率失真理论,在平均失真度D约束下,通过构造拉格郎日代价函数求解率失真R-D代价值.在H.264帧内、间预测编码模式选择中,采用率失真优化方法,选择率失真R-D代价值最小的模式为最优预测编码模式.通过H.264/AVC参考软件JM12.4,从峰值信噪比PSNR、码率bitrate和编码时间time 3方面分析预测模式选择中使用和未使用率失真优化方法对视频序列编码性能的影响.     

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.     

H.264帧内预测新快速算法的研究

帧内预测模式选择是影响H.264编码速率的重要问题之一。H.264/AVC是从多个方向进行多种模式的帧内预测,使用率失真优化算法选择最佳模式,造成算法复杂度很高。在分析帧内预测模式快速算法研究现状的基础上,提出了一种新改进的算法;利用描述图像灰度分布信息的直方图作为判断图像平坦程度的依据,进而提出双阈值和邻近模式法;为了减少RD_Cost的计算量,再次提出双阈值,用来判定当前宏块的最有可能模式的有效性。经过大量的实验证明：该算法可以在基本保持图像质量和编码性能的情况下,使得帧内编码效率得到提高。     

基于H.264的双向帧内预测研究

双向帧内预测（Bi-directional Intra Prediction,BIP）为了提高H.264的帧内编码效率,提出了两个方案：一是改变了宏块中子块的编码顺序;二是使用两种预测模式生成新的预测模式。本文采用三个典型的视频序列对双向帧内预测进行了实验,并将其与H.264标准帧内预测算法进行对比,从实验结果可以得出,使用双向帧内预测算法比不使用双向帧内预测算法的PSNR值平均增加0.25,码率平均减少了2.96%,编码时间平均增加了222%。     

H.264中基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法

运动估计是H.264中最为复杂的部分,帧内预测是运动估计的重要内容.H.264中帧内预测模式众多,大大增加了编码的复杂度.在帧内预测中,一般是通过率失真优化或者相关特性来减少选择预测模式,但复杂度还是较高.针对此问题,提出了一种改进的基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法.该算法利用方向检测方法来检测模式选择方向上像素的相关性.测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下减小了计算复杂度,大大提高了编码速度.     

H.264帧内方向预测增强模式

提出了一种衡量帧内模式方向预测能力的新准则,指出H.264/AVC标准中帧内预测模式在不同方向上的预测能力存在非均衡性,因而限制了某些预测模式下帧内预测性能的发挥.为克服这一缺陷,提出了一种H.264的帧内预测扩展模式和一种灵活更改4×4编解码次序的策略.理论分析和实验结果表明,所提出的方法在没有增加新语法元素的同时,使得帧内预测的方向均衡性得到极大的改善,最弱模式的预测能力提高了30%以上,并获得了较为显著的编码增益,甚至超过了使用H.264的均值预测模式所带来的增益.     

一种针对LSB匹配隐写的视频隐写分析方法

针对视频LSB匹配隐写,提出了一种基于区域相关性原理,通过构造区域相关性图直接提取载体或载密视频帧特征,应用中值滤波去除不同视频载体之间的特征差异,逐帧进行视频隐写分析的方法.实验结果表明,该算法能有效检测每帧均进行嵌入且嵌入率仅为p=0.1时的视频,而且在只对20%的视频帧进行混合嵌入的情况下,也能达到90.91%的正确检测率.     

修改标志位的大容量无损HEVC信息隐藏方法

传统的视频信息隐藏方法大多通过修改视频的帧内预测模式、运动向量或预测残差系数来实现.然而,高效视频编码(HEVC)标准的高级运动向量预测(AMVP)技术同时利用相邻块的空域运动向量和时域运动向量来预测当前块的运动向量,通过在码流中保存预测运动向量的标志值来标识所使用的预测运动向量.基于这一特点,文中创新性地提出通过修改标志值来嵌入秘密信息.为了保证嵌密视频的质量,文中分析了标志值、预测运动向量以及运动向量残差之间的关系,然后对运动向量残差进行匹配修改,以此确保嵌密前后预测块的运动向量不变.实验结果表明,文中方法具有较大的嵌入容量和较小的比特率增加,且嵌密视频的质量与原始视频完全相同.     

H.264/AVC视频编码原理及主要技术

介绍了H.264/AVC编码器、解码器的原理,分析了H.264的主要技术如分层设计、帧内预测编码、帧间预测编码等。