H.264码流下的数字视频水印算法探究

王 伟

（海南软件职业技术学院，海南 琼海 571400）

Wang Wei

（Hainan College of Software Technology, Qionghai 571400, China）

H.264码流具备了非常广泛的发展前景，是由ITU-T编码专家组与ISO/IEC编码专家组共同开发的新型编码标准。H.264与以往标准相同，均是DPCM加变换编码之后的混合型编码。其运用的目标非常广，能够满足各类不一样速率的视频运用，具备了相当好的抗误码以及抗丢包处置能力。H.264基本系统并不需要版权，是完全开放的性质，能够非常好地适应于IP以及无线网络之运用，这对于如今需要利用网络来传输多媒体信息的用户来说显得更加便捷。

1 H.264框架概述

H.264主要有3个框架，每一框架均可支持多种编解码的功能，也会有相当多的运用，下面进行简要描述。（1）基线框架。该框架属于H.264简化版本，使用面相当广。它能够广泛支持帧间以及帧内的编码，可以支持I帧、P 帧以及CAVLC，其实际运用包括了可视电话视频会议和无线通信。（2）主框架。主要是能够支持交错视频和B帧，可用于帧间编码与熵编码，而且还能支持CABAC。其运用领域包括了视频存储与电视广播等。可运用多项提高图像质量与加大压缩比的相关技术举措，用在SDTV，HDTV或者DVD上。（3）扩展框架。虽然并不支持交错视频以及CABAC，但是却加入了部分在比特流切换过程中有实际效果的帧模式，其主要运用是网络的视频流传输与运用。

2 H.264码流主要结构

H.263码流结构为分级结构，分为4层，分别是图像层、块组层、宏块层以及块层。H.264码流结构与之相比具有相当大的差别，它所运用的不仅仅是非常严格的分级结构，而是被分为视频编码层与网络提取层等两层。VCL数据就是被压缩编码之后的视频序列。只有在VC数据被封装至NAL单元以后，才能够进行传输或者存储。RBSP是指封装在网络抽象单元之中的数据，也被称为原始字节的序列载荷，属于NAL基本传输单元。RBSP还可被分成视频编码数据以及控制数据，其主要结构是在原始的编码数据之后加入了结尾比特，从而让字节得以对齐。

3 H.264码流下的数字视频水印算法

3.1 基于H.264码流的数字视频水印算法框架

在视频码流之中嵌入相应水印的算法主要是针对已经编码的视频压缩码流所实施的数字水印嵌入式操作，这就不需要先实施完全的视频解码，其后再实施水印嵌入与再编码这么复杂了。于是研究者Hartung与Girod率先提出一种以码流为基础的数字水印算法，也就是H&G算法。应用部分解码之思想可以在H.264码流当中的相应运动矢量所嵌入的水印实现了对视频进行完整认证的运用。H&G算法在理论上能够支持MPEG1，MPEG4，H.261以及H.263等的运用，但是H.264的压缩标准在整体性能上已经有了非常大的提升，和以前的压缩标准比起来有新的转变。比如，DCT变换与熵编码等，所以，H&G算法在H.264的应用中有相当大的难度。为了能够实现在H.264码流之中嵌入水印的目标，可以以解码思想为前提，全面结合内置型视频水印嵌入规则，所以也就需要运用H.264码流下的视频水印算法。

3.2 基于H.264码流的水印信息预处理方法

为了能够去掉水印图像具有的相关性，可以对水印的图像实施置乱。一样的道理，在数字视频水印后处理时期，整块错误像素往往会在置乱逆的过程之后分散于整个水印图像之中，从而提升水印具有的鲁棒性。本研究应用二维Amold变换对水印的信息实施置乱。使用水印图像为32×32的二值图像开展Amold变换，即可得到所需要的水印图像。

3.3 基于H.264码流的水印嵌入方法

3.3.1 对水印嵌入的位置进行选择

笔者的算法是从宏块之中的各个4×4 DCT块中选取一枚嵌入到水印之中。依据人的视觉特点，人眼对复杂的纹理往往会不够敏感，所以也就需要运用纹理的复杂度来选择所要嵌入的相应区域。有研究证明了图像块DCT在变化之后的AC系数能够很好地反映出本块的具体纹理特点，可将块交流系数之平方和为表示纹理复杂度之参数。因为部分宏块总体纹理较为复杂，所以即便是在两个4×4块之中嵌入相应的水印，对于视频在视觉上的影响还不够大。所以，对于那些纹理比较复杂的宏块来说，可选择在两个4×4块中嵌进2比特大小的水印。在一个宏块之中，帧内预测则是由左至右，由上而下加以预测。一旦在a、b、c、d等4×4块之中嵌入相应的水印，就会导致相当大的误差不断累积。所以，如果不在这些4×4块之中嵌入相应的水印，尽管会损失部分水印的嵌入量，但对于视频质量的提高来说依然具备了明显的成效。在DCT变换之后所得到的系数可以分成直流系数与交流系数两类。直流系数可以说是图像之中最为重要的组成部分，表示4×4 所具有的平均亮度。交流系数包括了低频、中频、高频等不同系数。其中，低频系数的幅值比较大，所嵌入的水印可能会影响到视频的整体质量。因为高频系数大多是0，所以抗攻击的能力相对较差，在嵌入水印之后则会对码流造成非常大的影响。鉴于在各系数中嵌入水印具有不可知性以及鲁棒性，因此笔者建议挑选一个中频系数嵌入到水印之中。在嵌入位置选择上，主要分为以下步骤：首先是分别计算出宏块之中16个4×4 块各自不同的纹理复杂度参数，并且从中选出参数最大的与第二大的4×4块，分别设为B1和B2，其所对应的纹理复杂度参数则分别是S1与S2。可在B1的中频系数之一中嵌入大小为1 bit的水印。如果S1大于所设定之阈值，那么就应当在B2的中频系数之一中嵌入大小为1 bit的水印。

3.3.2 水印的嵌入和提取

可以运用一个中频系数所具有的奇偶性以实现嵌入水印之目标。一旦水印位是0，那么则调制为偶数。一旦水印位是1，那么就调制成奇数。水印的提取就是水印嵌入的一个逆过程，提取的方法非常简单易行。

3.3.3 评价标准

不一样的角色和应用场景对于数字视频水印特性具有不同要求，但截至目前，尚无能够统一而全面的评价方法对水印算法实施科学评估。一方面是主观评价标准，主要是评判者依据个人感觉所进行的评价。依据评价对于图像质量的损害感知度，主要分成5个等级，最高为优秀等级，得5分；最低为极差等级，得1分。人眼主观评价对于最后的视频质量评估具备较强的实用性，然而在开发过程中的用处不是很大，实际视频质量还是用定性标准，不是客观标准加以确定的。另一方面是客观评价标准。一是均方差，常见于统计之中，具备了极大的实用性。二是信噪比，就指有用信号和所引入噪声之比值，在视频中被视为判断重建视频质量之尺度。三是比特增加率，也就是含水印码流和不含水印码流之间的数据增加量，体现出水印对于压缩比之影响，

3.4 基于H.264码流的水印算法实验结果

本实验所运用的是H.264软件模型JM8.6，而测试序列所使用的则是QCIF格式的foreman与football序列。就主观视觉实施进行比较，码流再嵌入水印之后实施视频重建，可以对图像和标准视频所重建的图像加以比较。在客观上，可以对平均峰值的信噪比加以比较。因为foreman序列之中的PSNR降低比要多于carphone序列，这是由于在选择嵌入位置之时是以纹理的复杂度参数为标准的，但是carphone序列要比foreman序列的纹理更加复杂，所以carphone序列的PSNR降低会更小。由于在H.264码流中上尚未找到与此相似的算法。就主观层面上的视觉效果来判断，在嵌入水印前、后所重建起来的图像，用人眼基本上感觉不出来两者之间的差别。就客观上的PSNR来考虑，嵌入水印之前与之后所重建起来的图像PSNR变化值也相当理想。对于那么纹理较为复杂的视频序列来说，效果会更加好。由此可知，H.264码流下的数字视频水印算法具备了相当好的不可见性。

4 结语

总之，本项目对如何在数字视频码流之中嵌入水印开展了探究，提出以H.264码流为基础的视频水印算法。这一算法引入H&G算法主要框架，对于H.264码流来说，只需要实施局部解码即可，并不需要实行整体解码。立足于对嵌入位置进行精心选择，能够切实降低嵌入水印之后误差传递率，以提升嵌入水印之后的视频总体质量。实验的结果证实了H.264码流下的数字视频水印算法具备可操作性。

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