一种基于DCT系数的数字视频水印算法

苏 琴

（昆明理工大学理学院，云南 昆明 650093）

一种基于DCT系数的数字视频水印算法

苏 琴

（昆明理工大学理学院，云南 昆明 650093）

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。

数字视频水印；扩频；MPEG-2

随着数字视频产品（如DVD、VCD、VOD、HDTV）的普及，数字水印研究的重点也由静态图像水印技术转移到视频水印技术上，对于数字视频的版权保护无疑是未来数字水印技术研究的主要方向。在实际应用中，视频存在和传播的形式更多的是以DCT变换为核心的MPEG压缩编码，所以对基于DCT变换的数字视频水印方案进行研究具有很高的价值［1］。

基于DCT变换的数字视频水印算法，水印的嵌入和提取过程是在视频编解码器中进行。该方案一般是通过调制DCT变换或量化之后的系数完成嵌入过程，因此便于通过自适应的机制分配隐藏信息到视频信号中，并依据人的视觉特性进行调制，在得到较好的主观视觉质量的同时得到较强的抗攻击能力；水印仅嵌入在DCT系数中，不会增加数据比特率；易设计出抗多种攻击的水印。

1 嵌入原理

在嵌入点的选择上，选择I帧进行水印的嵌入。根据MPEG编码特点：I帧采用帧内编码，只用本身的信息进行编码；P帧利用过去的参考进行运动补偿的预测编码；B帧利用过去和将来的参考进行双向运动补偿的预测编码。因此I帧较独立，最适合嵌入水印信息。I帧不能直接在MPEG-2码流中删除，所以对一些帧删除、帧跳跃攻击比较稳健。

在DCT量化系数的选择上，本文选择I帧图像DCT系数中的DC系数来进行嵌入。在MPEG视频编码过程中，编码器对亮度、色度信号分别进行编码，因此DCT量化系数就分为亮度DCT系数和色度DCT系数。考虑到人眼对亮度变化比色度变化更为敏感，所以尽管亮度系数比色度系数在数量上要多一些，我们仍然选择在色度DC系数上添加水印，以避免对视觉效果产生大的影响。

2 基于DCT系数的视频水印的实现

2.1 水印的预处理［2］

1.为了进一步提高水印的安全性，首先将水印进行置乱处理。将图像置乱后，得到一幅杂乱无章的图像，这个图像无色彩、无纹理、无形状，从中无法读取任何信息。根据这“三无”特征，第三方根本不可能对其进行色彩、纹理、形状等的统计分析，即便截取了秘密图像，也是无能为力的。本文采用hash置乱，鉴于该算法具有无冲突（collision）和强密钥控制的特点，显然是一个很好的图像置乱算法。

本文采用一个二值图像作为原水印图像。置乱和反置乱效果如图1：

图1 图像的置乱过程Fig.1 Image scrambling process

2.通过混沌序列将水印扩频调制成伪随机序列。将混沌序列用于数字水印无论是在图像数字水印还是在视频数字水印都有较好的效果。混沌序列的优点在于：有很好的随机性，其随机性远远优于传统的序列发生器产生的伪随机序列；对初始条件和参数极端敏感，混沌系统的密钥空间大，有较高的抗破译能力；产生混沌序列的计算复杂度高，比用m序列来得更加灵活。从理论上讲，混沌信号由于对初始条件的高度敏感性，成为伪随机信号的极佳候选者，可以用来对信号进行加密调制。本文采用混沌序列对置乱后的二值水印进行扩频调制，具体方法为：

（1）将置乱后的水印图像矩阵按照从左到右从上往下的顺序变成一维的二值序列，并将它转化成为（-1，1）的双极性序列B：

（2）将初值为x0＝0.5Logistic映射产生的长度为32的混沌序列也变成（-1，1）的双极性序列P；

（3）将双极性水印序列进行32位的比特重复后，用双极性混沌序列P对其进行调制，形成要嵌入的水印序列W。

2.2 水印的嵌入［3-4］

如前面分析所述，本文在I帧的色度DC系数中嵌入水印。具体描述如下：

第一步：按位读取原始压缩视频；

第二步：在读到I帧头部信息时将嵌入次数标记设为0；

第三步：按照帧内宏块解码方法对读到的宏块中的色度块进行VLC解码，得到色度DC系数vi；

第四步：水印的嵌入方法为：v′i＝vi＋αi·w＝vi＋αi·bk·pi（（k-1）cr＜i≤k.crk∈N）

其中v′i表示嵌入水印后的色度系数，vi为原色度DC系数；αi是为了考虑掩蔽效果而用来调整水印强度所使用的系数；bk为第K个水印比特；cr是扩频的倍数；pi为混沌序列。

本文为了降低对色度DC系数的影响，采用了自适应的分类取值：

如果原色度DC系数的绝对值为0—20，则强度为2；

如果原色度DC系数的绝对值为21—50，则强度为4；

如果原色度DC系数的绝对值大于51，则强度为6；

第五步：对嵌入水印后的色度DC系数进行VLC编码，并替换原来的色度DC系数VL编码。

第六步：重复第一至第五步，直至水印嵌入完毕。

如果原视频信息量很大，可以考虑将水印信息重复嵌入，可以大大增加水印的鲁棒性。

2.3 水印的提取［5］

本方案不需要原视频码流来提取水印信息（盲提取），通过对已加入水印的视频码流进行部分解码，并针对I帧上相应的色度DCT系数进行计算，具体描述如下：

第一步：按位读取已嵌入水印的压缩视频流；

第二步：在读到I帧头部信息时将次数标记设为0；

第三步：按照帧内宏块解码方法对读到的宏块中的色度块进行VLC解码，得到色度DC系数v′i；

第四步：并针对I帧上相应的色度DCT系数进行计算：

这里v＇i是已经嵌入水印的色度DC系数。由于序列中两种极性出现的次数大致相等，当它与其他序列相乘时，其值非常小，上式中Sk的正负主要决定于bk，所以检测到的水印比特位与原先嵌入的水印信息比特位相同的。当Sk大于0时，bk为1，则水印比特为1；当Sk小于0时，bk为-1，即水印比特为0。水印提取的误码率取决于混沌序列的长度和嵌入水印的强度。

第五步：重复第一至第四步，直到水印信息提取完毕。

提取出的水印序列恢复成0.1序列后按照从左到右从上往下的顺序形成二维的矩阵数据并转为二值图像，再反置乱得到最后所需的水印图像。

如果水印的嵌入是经过重复嵌入的，提取时也可以重复提取，将多个提取出的水印序列按位相加，如果其一位水印比特之和大于0，表示水印比特最终为1，否则为-1。从统计学的角度看，这样也能提高水印提取的准确率。

3 实验结果与分析

为了验证本文所讨论水印算法的性能，作了一系列的仿真实验。水印选用12比特二进制字符“101100101100”，实验时采用标准测试序列，见表1：

表1 实验用MPEG-2视频序列格式Tab.1 Sequence of video formats

3.1 水印的不可见性分析

（1）不同的嵌入强度对视频的影响［6］

为了能方便地测试各个不同的强度，实验选用MPEG-2视频“football”作为测试序列，恒定的步长为8，采用了不同的嵌入强度，分别为0、1、2、3、4、6，然后从嵌入水印的视频中取出一个I帧画面，与原始未加水印的相应I帧画面做比较。各个I帧画面如图2所示：

图2 不同嵌入强度嵌入水印后I帧画面Fig.2 Different embedding strength images watermarked I-frame

从图中可以看出，嵌入强度越小，水印嵌入对视频画面的影响就越小。在强度为1，2，3时基本看不出有什么变化，强度为4时画面已经有个些微变化，强度为6时画面的变化就比较明显了。

从上图中还可以看到，当嵌入强度为3和6时视频画面色度变化比较明显，考虑到有极少数DC系数比较大，本算法自适应地设置嵌入强度变化界线为1，3，4，6。

（2）同一嵌入强度对不同视频的影响

实验选用MPEG-2视频“mobile”、“foreman”作为测试视频，不同视频嵌入同等强度水印后的I帧画面如图3所示，左排为原始I帧，右排为嵌入水印后的I帧。可以看出，原始I帧和嵌入水印后的I帧几乎没什么分别。

上图根据人的主观感受直观地评价水印的不可见性，下面将根据实验数据定量地评价水印的不可见性。实验采用PSNR作为不可见性度量指标，不同的视频嵌入同等强度水印后的I帧图像变化如图4所示。无论帧数如何增长，I帧的PSNR均保持在30以上，这就保证了水印的不可见性。

图3 不同视频嵌入同等强度水印后的I帧画面Fig.3 Different video watermark embedded in the same intensity after the I-frame

图4 不同视频嵌入同等强度水印后的I帧图像变化Fig.4 Different video watermark embedded in the same intensity after the I frame changes

3.2 水印的鲁棒性分析

图像水印的鲁棒性主要考虑图像处理方面的攻击手段，如缩放、滤波、噪声、剪切、旋转、锐化、平滑、抖动等等。视频水印除了具有对以上种种攻击的鲁棒性外，还必须考虑其他视频处理特有的攻击手段，如帧删除、帧重组、帧替换、码率改变、扰动、帧的行／列剪切攻击等。本文仿真实验对携带视频的攻击侧重于视频水印的特有攻击。

（1）扰动攻击

扰动攻击是类似添加噪声的攻击方式，假设攻击者了解水印嵌入的方案，比如本文采用的方案是修改色度DC系数，甚至攻击者也对嵌入水印的DC系数的选取有一定的了解或者猜测，那么，攻击者可以对视频中的DC系数做随机的扰动，试图影响水印的提取。在这样的情况下，水印方案应该具有足够的鲁棒性。对扰动攻击，实验分三种情况进行讨论。

一种情况是微量干扰。实验将随机选取几组图像组，在其色度DC系数上加上一个随机序列，然后进行水印提取。干扰前后变化如图5所示。

图5 轻微扰动前后的图像Fig.5 Images before and after a slight disturbance

从画面上看，轻微扰动前和轻微扰动后的图像基本没有太明显的变化，从中提取出的水印序列为“101100101100”，与原始水印序列相同。

另一种情况是乘性扰动，将伪随机序列与DC系数相乘，这种扰动对视频图像的干扰最大（如图6所示）。

图6 较大干扰后的图像Fig.6 Larger image disturbance

经过乘性扰动后，视频的变化很大，我们已经无法从视频序列中提取出水印。由于我们在嵌入时采用的是在DC系数上加性地嵌入水印，当序列DC系数与伪随机序列相乘时，则不可避免的影响到其中水印信息，所以当采用原来的相关求和的方式提取水印时就不能获得原先的水印信息了。

乘性扰动对视频图像影响太大，破坏了视频的使用价值，所以这种攻击的使用价值不大。

3.3 水印的安全性分析

未经授权者通过非法手段获取水印信息，一般来说有两种途径：猜测授权用户输入，通过统计方法推测。本文算法采用了Hash置乱，具有无冲突（collision）和强密钥控制（3个密钥）的特点。对于第一种攻击，猜测密钥的可能性实在太小，可以阻止。对于第二种攻击，只要密钥有偏差，即使是很小的偏差，置乱结果也是千差万别。因此，本算法对抵御第二种攻击也具有很好的能力。

4 结 论

本文的提出的水印算法在不可见性、鲁棒性、实时性和安全性方面的性能良好，特别是在鲁棒性方面。实验对水印进行了扰动、帧删除、格式转化等攻击，效果都较好。这是因为，一定加扰后，色度DC系数的变化基本还是在算法预留变化的范围内；而经过帧删除攻击后，提取的水印序列会移位，但水印序列是重复嵌入的，经过统计后，总可以提取出较为正确的水印信息。但是，由于本算法是在色度DC系数上加性地嵌入水印，本算法对乘性扰乱攻击不具有鲁棒性。

［1］ 杨义先，钮心忻.数字水印理论与技术［M］.北京：高等教育出版社，2005.

［2］ 邵凤莲，刘红梅.基于MPEG-2标准的视频水印技术的研究［D］.广州：中山大学，2005.

［3］ 徐达权，黄继武.视频水印的算法与实现［D］.广州：中山大学，2006.

［4］ 王珒，刘泉.基于MPEG-2的鲁棒视频数字水印技术研究［D］.武汉：武汉理工大学，2007.

［5］ 周国志，徐岩，任连涛，等.基于DCT的数字视频水印算法研究［J］.视频技术应用与工程，2006（9）：81-83.

［6］ 彭勃，黄洪.基于MPEG视频的数字水印技术研究［D］.成都：西南交通大学，2005.

A DCT Domain-based Digital Video Watermarking Algorithm

SU Qin
（Faculty of Science，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China）

A design method of MPEG-2video watermark technology based on DCT domain was developed according to MPEG-2compressed video principle.After Hash scrambling，the watermark is directly imbedded into intermediate frequency coefficient in DCT domain of I-VOP.The algorithm use hash scrambling technology，chaos theory and spread frequency technology to video watermarking.The increase the invisibility，robustness and security of the watermark.

digital video watermarking；spread spectrum；MPEG-2

TP 391

A

1671-7880（2012）01-0056-04

2011-12-10

苏 琴（1978— ），女，湖北钟祥人，助教，研究方向：数字视频和数字水印技术。