基于离散小波变换和奇异值分解的版权保护视频水印算法研究

祁清��王世国

摘要：针对含水印视频受几何攻击的问题，提出基于小波变换与奇异值分解的视频数字水印算法。在探讨离散小波变换和奇异值分解概念的基础上，对已有算法进行分析，探讨其中存在的问题。提出基于小波变换与奇异值分解的视频数字水印算法，并探讨水印设计的思路、嵌入和提取框架图，完成仿真实验。最后，将本文算法与其它算法进行水印鲁棒性和不可见性比较。实验表明，该算法对几何攻击具有强鲁棒性。

关键词关键词：数字视频水印；鲁棒性；透明性；抗几何攻击

DOIDOI：10.11907/rjdk.151043

中图分类号：TP312

文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2015）002005603

0引言

随着信息技术和网络的快速发展，视频、图片等多媒体资料网络传播频繁。随之而来的视频版权归属问题亟待解决。数字水印技术是视频版权保护的一种有效方法，它将版权信息（水印）按照一定的算法隐藏在受保护的视频中，通过隐藏的水印来保障视频版权[1]。在发生版权纠纷时可将视频中嵌入的水印提取出来，以证明视频版权归属。

1离散小波变换

离散小波变换的突出特点是能对信号进行多尺度分析。在小波分析出现之前，为克服傅立叶变换的局限性，发展了多分辨率分析技术[2]。多分辨率分析又称多尺度分析，是小波分析的核心内容之一，其理论过程符合人们视觉和思维方式。根据不同的分辨率来处理图像不同部位的信息，提取不同分辨率下的图像细节，得到一个含有不同分辨率的图像序列。

通过一级小波分解，图像可以被看作是一个M×M的矩阵，可以依据二维小波进行扩展，在变换的每一层，图像被分解为4个相等的子带，如图1所示。其中LL是低频子带，低频子带包含原始图像的大部分能量；LH和HL是中频子带，分别代表图像水平和垂直方向；HH是高频子带，代表图像对角线方向，对应图像的细节部分。LL子带还可以继续分解，图像分辨率随着分解级数的增加而降低。

图1一级小波分解

2奇异值分解

奇异值分解（Singular Value Decomposition， SVD）是一种有效的矩阵分析方法。采用SVD，一个矩阵可以被分解为与原始矩阵同样维度的3个矩阵。一般条件下，如果A是一个方形矩阵，记作A∈RM×N，R代表实数域，方阵A的奇异值分解被定义为：

A=USAT（1）

其中，U∈Rn×n和V∈Rn×n是正交矩阵，S∈Rn×n是一个对角矩阵。S可以表示为：

S=σ10000σ200000000σn（2）

其中，σ被称作奇异值，并且满足：

σ1≥σ2≥σ3≥…≥σn≥0（3）

图像的本质就是矩阵。因此，从图像处理的角度来看，SVD就是一种图像处理技术[3]。由于SVD分解具有良好的几何失真不变性，将水印嵌入到图像的奇异值当中，会使水印具有较强的鲁棒性，既能抵御外界的攻击，又能满足水印的不可见性，即人眼察觉不到水印的存在。

3基于离散小波变换和奇异值分解的视频数字水印算法

蒋天发[4]提出了一种整数小波和SVD分解的视频数字水印算法。首先对视频进行场景分割，并提取Y分量。然后，进行整数小波分解，并对LL子带分块。在嵌入水印之前对其进行加密。最后，将水印嵌入到视频Y分量当中。毕洪波[5]

依据规范化质心的方法确定阈值，该方法只是对视频帧选择性地嵌入水印，未将每一帧都嵌入水印。徐国娟[6]

提出了一种基于SVD的视频数字水印算法。该算法提取视频Y分量，对其进行嵌入区域选择和分块，进行DWT变换，并对低频部分进行SVD分解，将分块最大奇异值嵌入水印。楼偶俊[7]

提出一种几何不变量和DCT的抗几何攻击视频数字水印算法。Satyanarayana[8]提出一种基于DWT和SVD的视频版权保护数字水印算法。该算法不可见性好，但在抵御几何攻击方面，提取出水印的NC系数在0.7左右，水印鲁棒性较弱。本文在以上算法的基础上进行了改进，具体分为水印嵌入和水印提取两个步骤，其模型分别如图2、图3所示。

4.2水印鲁棒性分析

水印鲁棒性是指水印抵抗外界恶意攻击的能力，一般通过比较受攻击后视频与原始视频的相似度来进行验证，即求归一化相关系数。NC值的范围介于0和1之间，NC值越接近1说明鲁棒性越强；越接近0说明鲁棒性越弱。本文算法对上述3个视频序列采用噪声攻击、几何攻击等进行验证。表2列出了3个嵌入了水印的视频分别在经受7种攻击后提取水印相似度。

表2Foreman，Container和Highway视频序列帧嵌入水印后的效果及其PSNR值

攻击强度[]Foreman[]Container[]Highway

旋转10度[]0.904 7[] 0.929 7[]0.902 2

剪切左边1/16[]0.891 9[] 0.819 4[]0.949 0

缩放1/2[]0.793 2[] 0.831 3[]0.804 8

高斯噪声0.2[]0.822 2[] 0.865 3[]0.776 6

椒盐噪声0.2[]0.866 9[] 0.880 2[]0.887 5

直方图均衡化[]0.844 1[] 0.707 2[]0.862 3

中值滤波[]0.851 8[] 0.834 4[]0.804 8

5结论

本文算法以指纹图像和3个标准视频测试序列为实验对象，研究了抗几何攻击的视频数字水印问题，提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的视频数字水印算法。实验证明，该水印算法具有以下特点：

（1）较大幅度提升了水印容量。在满足水印不可感知性和鲁棒性的基础上，水印的嵌入量得到了提升，进一步保证了水印的鲁棒性。

（2）抗几何攻击。由于SVD对几何攻击具有较强的抵抗性，本文算法将SVD引入到视频数字水印算法中。实验证明，3个嵌入水印的视频在遭受了大部分几何攻击及噪声攻击之后，仍能提取水印且相似度较高。

参考文献参考文献：

＼[1＼]孙圣和，陆哲明，牛夏牧. 数字水印技术与应用[M].北京：科学出版社，2004：191192.

[2]张德丰. MATLAB小波分析与工程应用[M]. 北京：国防工业出版社， 2008.

[3]王淑琴， 张金海， 王卫民. 一种基于奇异值分解的自适应水印算法[J]. 计算机仿真，2008（8）：109112.

[4]熊祥光，蒋天发，蒋巍. 基于整数小波变换和SVD的视频数字水印算法[J].计算机工程与应用，2012（6）：82958298.

[5]毕洪波，张玉波. 基于DWTSVD的视频数字水印[J]. 科学技术与程，2010（10）：1114.

[6]徐国娟. 抗几何攻击的鲁棒数字视频数字水印技术的研究[D]. 宁波： 宁波大学，2009.

[7]楼偶俊，王相海，王钲旋. 抗几何攻击的量化鲁棒视频数字水印技术研究[J].计算机研究与发展，2007（7）：12111218.

[8]SATYANARAYANA MURTY，VENKATESH K. A semiblind reference video watermarking using hybrid transforms for copyright protection[J]. International Journal of Computer Applications， 2012（51）：111.

责任编辑（责任编辑：陈福时）