一种基于门限方案的鲁棒性视频水印算法*

史国川　史斌浩　鲁磊纪　王　欢

(1.陆军军官学院　合肥　230031)(2.安徽医科大学　合肥　230008)



一种基于门限方案的鲁棒性视频水印算法*

史国川1史斌浩2鲁磊纪1王欢1

(1.陆军军官学院合肥230031)(2.安徽医科大学合肥230008)

摘要依据Shamir的(T,N)门限方案,提出一种鲁棒性视频水印算法。在生成水印时,采用(N,N)门限方案,将图像水印信息压缩为原信息的1/n后进行水印的嵌入,可大幅度减少水印的嵌入量。在嵌入水印时,利用DCT变换后中频系数的特性,将水印嵌入到I帧中,提高水印的鲁棒性。实验结果表明,新算法能够抵抗椒盐噪声、高斯噪声、重编码压缩等多种攻击,鲁棒性较好。

关键词门限方案; 视频水印; DCT; 鲁棒性

A Robust Video Watermarking Algorithm Based on Threshold Scheme

SHI Guochuan1SHI Binhao2LU Leiji1WANG Huan1

(1. Army Officer Academy, Hefei230031)(2. Anhui Medical University, Hefei230008)

AbstractAccording to Shamir (T,N) threshold scheme, a robust video watermarking algorithm is proposed. In the generated watermarking, using the (N,N) threshold scheme, the image watermarking information compression to the original information after the 1/Nof watermark embedding can greatly reduce the magnitude of the embedded watermarking. When embedding watermarking, characteristics of intermediate frequency coefficient after using DCT transform, embedding the watermarking into the Ⅰ frame improve the robustness of the watermarking. The experimental results show that the new algorithm can resist salt and pepper noise, Gaussian noise, re-coding compression and other many kinds of attacks, showing better robustness.

Key Wordsthreshold schemes, video watermarking, discrete cosine transformation, robustness

Class NumberTP391

1引言

目前,视频水印嵌入算法主要有基于原始视频和基于压缩视频的两种算法。基于原始视频的算法就是对未经编码的视频流数据进行处理,在原始视频中嵌入水印。基于压缩视频的算法是结合H.264等压缩标准,达到嵌入水印的目的,是目前研究的热点[1~7]。

在视频水印中追求两方面的性能:鲁棒性和不可感知性,而水印的嵌入量直接影响到水印的鲁棒性和不可感知性。一般来说,水印嵌入量越大,水印的鲁棒性越差,牺牲水印嵌入量是保证水印鲁棒性的一个有效方法。为了在视频质量和水印抗攻击性取得一个均衡,因此“先压缩再嵌入”成为数字水印嵌入的有效手法。联合的信息嵌入和有损压缩的理论分析认为[8],将压缩信息嵌入载体,在嵌入率、鲁棒性和失真上,可以实现最佳的折中办法。本文依据Shamir的(T,N)门限方案提出了一种鲁棒性视频水印算法,对水印信息先进行压缩然后进行嵌入[9~11]。

2(T,N)门限方案

(T,N)门限方案简述如下:

1) 用秘密图像生成n份影子。

2) 任何T个或者大于T个影子可以实现秘密图像重建。

3) 任何T-1或更少的影子,无法获得足够的信息来显示秘密图像。

秘密图像A用式(1)可被分为n个影子:

g(x)=(a0+a1x+…+an-1xt-1) modp

(1)

其中,a0=A,p为一个根据图像大小选择的素数。

利用式(2)计算出n个影子:

si=g(xi),1≤i≤n

(2)

其中,每个si就是一个影子,g(x)中的系数a0-an-1是属于0~p-1范围内的随机选择的整数。

根据拉格朗日插值算法,在(xi,si)1≤i≤n中给出的n对中的任何t对,就可以恢复a0-an-1的系数,从而求出秘密图像A。

3水印生成算法

根据上述的(T,N)门限方案,在生成水印时使用(N,N)门限方案,也就是说,所有的系数都是秘密信息,只有当所有的系数都已知时,才可以求解出水印图像,使得一份影子的大小为原水印大小的1/n。假设图像大小为M×N的256灰度级的图像。水印生成步骤如下:

为了在有限域上实施秘密共享算法,像素的灰度值为251~255的被重新分配为250。预处理图像被表示为

I=[Xij]1≤i≤M,1≤j≤N

首先利用Arnold变换来置乱预处理后的图像,置乱后图像为

I′=[yij]1≤i≤M,1≤j≤N

取整数小于251,同时能被M×N整除。图像像素划分成L个不相交的段,每段包含n个像素。

I′可以重新表示为

I′={(y11,y12,…,y1n),…,(yL1,yL2,…,yLn)}

为了各个部分执行(N,N)门限方案,根据式(1)构造多项式如下

gi=(yi1+yi2x+…+yinxn-1) mod 251

根据式(2)计算n个影子,最后图像的影子图像S为

S={(s11,s12,…,s1n),…,(sL1,sL2,…,sLn)}

用第一个影子生成的水印W为

W=(s11,s21,…,sL1)

W被嵌入视频中,剩余的影子S′作为水印认证密钥。

S′={(s12,s13,…,s1n),…,(sL2,sL3,…,sLn)}

实验时选用国防服役章作为水印图像,大小为M=64,N=64。选定的参数n=64,分段长度L=64,因此嵌入的水印W在0~255之间包含64个整数。在图1中,图(a)为原图像,图(b)为没有秘密信息还原后图像,图(c)为秘密共享后图像;图(d)为最终还原图像。

下面给出Matlab部分源代码:

%对水印进行arnold置乱,置乱次数为n

N = 64;

n = 36;

A = [1 1;1 2];

for i = 1:n

for j = 1:N

for k = 1:N

B = A*[j;k];

C = rem(B,N)+1;

wm_new(j,k)=wm(C(1),C(2));

end

end

wm = wm_new

end

subplot(2,4,2);imshow(wm);output=uint8(wm);title('水印置乱');

%%%%%%%% 影子图像形成 %%%%%%%%%%%

q=251; % q是不大于255 的最大素数

r=64;

n=64;

%%%%%%% 计算秘密分享后的每个影子图像的像素值 h(i,j,k) %%%%%%%

for i=1:row %行

for j=1:column %列

a(j)=wm(i,j);

end

c=double(a);

y=polyval(c,1);

wm(i,1)=mod(y,251); %将wm的第一列换掉,

end;

subplot(2,4,3);imshow(wm);output=uint8(wm);title('秘密共享');

imwrite(wm,'wmgx.bmp');

4水印嵌入算法

本算法将宏块的亮度分量分为16个4×4块,经过DCT变换后,每个4×4亮度分量块都有16个变换系数。根据Zig-Zag扫描排列系数,获得16个量化系数。A0是被量化的DC系数,A1~A15是被量化的AC系数。选择4个中频系数A8~A11构造一个循环,通过自适应地修改中频系数值来嵌入水印。

Yq(i,j)=quant[Yi,j,QP]=round(Y(i,j)/Qstep)

其中,Yq(i,j)是对应Yi,j的量化系数,QP是量化参数,Qstep表示量化步长。

为了提高水印嵌入的自适应性,设置局部控制增益因子β。

ε=quant[β,QP]

其中,β为平均能量值,ε为量化后的平均能量。

设预处理后对应坐标点(i,j)的水印信息为W,并对水印信息W根据选定的系数Yq(i,j)进行强度修改,修改后的水印信号量W(i,j)为

W(i,j)=sign(Yq(i,j)·α·β)

其中α伸缩控制因子。

量化后的水印信号Wq(i,j)为

Wq(i,j)=quant[W(i,j),QP]

5水印的提取与恢复

上述算法是在视频的所有Ⅰ帧中嵌入相同的水印,因此提取时只要找到任意一组GOP帧图像中的Ⅰ帧就可以提取出水印信息。在进行水印提取时,并不需要原始视频的参与,可以实现盲提取。

根据上式,提取出经过预处理的水印信息,得到一个影子水印,然后结合其余的n-1个影子,利用拉格朗日插值算法,经过反变换得到水印图像。

6实验结果与分析

实验采用H.264编码标准的参考软件JM8.6,选用Clair、foreman、News和Carphone四个标准测试序列。测试视频帧的结构为IPP格式,QP为28,共30帧,视频大小为144×176,水印图像为48×33的无规律图像。

6.1主观评价

水印嵌入前后视频图像如图2所示,从图中不能觉察出图像的损伤,看不出水印嵌入前后图像的变化。该算法在主观上具有较好的不可感知性。

图2　水印嵌入前后图像

6.2客观评价

峰值信噪比(PSNR)用来判断数字水印的嵌入能力,它的值越大,就证明嵌入水印的不可感知性越好。表1给出了峰值信噪比的实验结果。

表1　峰值信噪比

普遍认为[1~7],PSNR值若在36dB以上,则人眼基本分辨不出来两幅图像的差别。从表1可以看出嵌水印后的PSNR值虽略有下降,但PSNR均在36dB以上,并不影响视频的质量。

6.3攻击实验

在实验中,对视频序列进行了“椒盐噪声”、“高斯噪声”、“重编码压缩”等攻击,利用“陆军军官学院”六个字的图像来直观地验证算法的鲁棒性。

攻击前后水印图像如图3所示。

图3　攻击前后水印图像

在图3中,图(a)为原水印图像;图(b)为无攻击时的水印图像;图(c)为椒盐噪声攻击后的水印图像;图(d)为高斯噪声攻击后的水印图像;图(e)为重编码压缩后的水印图像。从图3中可以看出,经过噪声干扰后,水印信息仍然清晰可辨。

7结语

本文采用(N,N)门限方案,将图像水印信息压缩为原信息的1/n后进行水印的嵌入,大幅度减少水印的嵌入量。利用DCT中频系数的特性,在I帧中进行水印的嵌入,水印生成和提取方案简单快速,而且失真小。提取水印时不需要原始视频序列,具有盲检测性。实验结果表明,本算法能够抵抗椒盐噪声、高斯噪声、重编码压缩等多种攻击,具有较好的鲁棒性和不可感知性,同时水印的安全性也得到了加强。

参 考 文 献

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中图分类号TP391

DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2016.02.027

作者简介:史国川,男,硕士,教授,硕士生导师,研究方向:信息安全。史斌浩,男,硕士研究生,研究方向:临床医学。鲁磊纪,男,硕士,讲师,研究方向:信息安全。王欢,女,硕士,讲师,研究方向:信息安全。

*收稿日期:2015年8月11日,修回日期:2015年9月23日