基于直方图平移的视频密文域大容量可逆信息隐藏

陈培，张帅伟，林洋平，钮可*，杨晓元

基于直方图平移的视频密文域大容量可逆信息隐藏

陈培1，2，张帅伟3，林洋平1，钮可1，2*，杨晓元1，2

（1.网络与信息安全武警部队重点实验室（武警工程大学），西安 710086； 2.武警工程大学 密码工程学院，西安 710086； 3.武警部队研究院装备技术研究所，北京 100012）（∗通信作者电子邮箱niuke@163.com）

针对视频密文域可逆信息隐藏（RDH）嵌入容量不高的问题，提出一种基于直方图平移的视频密文域大容量可逆信息隐藏方案。首先，利用流密码算法对4×4亮度帧内预测模式和运动矢量差值（MVD）的符号位进行加密，形成视频密文域；其次，构造MVD的二维直方图，设计关于（0，0）对称的直方图平移算法；最后，在MVD密文域中进行直方图平移，实现可分离的视频密文域可逆信息隐藏。实验结果表明，与对比方案相比，所提方案的嵌入容量平均提升263.3%，加密视频的平均峰值信噪比（PSNR）最高不超过15.956 dB，含密的解密视频的平均PSNR均能达到30 dB以上。所提方案可以有效提升嵌入容量，适用于更多类型的视频序列。

可逆信息隐藏；视频加密；直方图平移；大容量；运动矢量差值

0 引言

可逆信息隐藏（Reversible Data Hiding， RDH）是信息隐藏技术的一个重要分支，该技术能够在提取出信息后无损地还原载体，主要应用于军事、医学以及司法等对载体质量有特殊要求的领域。近年来，云计算和云存储等云服务迅速发展，用户在使用各种云服务时，出于对内容隐私的保护，通常需要将内容进行加密，再将加密内容上传至云端交由第三方进行管理。云服务商需要在无法获得原始内容以及不影响用户数据解密的情况下对数据内容加入标签，用于云数据的管理。出于这种需求，密文域的可逆信息隐藏（Reversible Data Hiding in Encrypted Domain， RDH-ED）得以发展［1］，可分离的RDH-ED要求在密文域和解密后的明文域均可进行信息的准确提取，以适用于更多的应用场景。

近年来，图像密文域可逆隐藏技术得到了长足发展［2-4］，但视频的数据量大，编码标准相较于图像更加复杂，因此基于视频的密文域可逆隐藏技术相对较少。文献［5］中通过对H.264视频码流中帧内预测模式（Intra-Prediction Mode， IPM）、运动矢量差（Motion Vector Difference， MVD）符号位和量化离散余弦变换（Quantized Discrete Cosine Transform， QDCT）系数符号位进行加密，对QDCT中高频系数使用直方图平移（Histogram Shifting， HS）进行嵌入［6］，该方案在密文域和明文域均可提取信息，是可分离的。为了提高嵌入容量，文献［7］对文献［5］中的方案进行改进，以相邻的两个系数组成一个嵌入点，使用二维直方图平移（2-Dimensional Histogram Shifting， 2DHS）有效提升了嵌入容量，同时保持了方案的可分离性。文献［8］中对MVD的符号位进行加密，以运动矢量为载体，运用HS每次仅对单个分量嵌入信息，同时引入改变参考帧的重编码技术减小视频失真，实现了可分离性，但总的嵌入容量较小。文献［9］中则同时对QDCT系数和MVD符号位进行加密，并将运动矢量的水平和垂直分量视为一个嵌入点，设计2DHS进行嵌入，提升了嵌入容量；但该方案仅对H.264视频中P帧语法元素（QDCT系数和MVD）进行加密，未对I帧进行加密保护，所以加密算法的安全性不够。以上算法在直方图中都仅利用到少部分运动矢量，因此嵌入容量达不到大容量要求。

针对上述视频密文域算法存在的问题，为了保证视频加密效果和进一步提高嵌入容量，本文对I帧语法元素（4×4亮度块IPM，以下简称IPM）和P帧语法元素（MVD）进行加密，并在MVD域中利用更多的运动矢量进行信息嵌入。首先，视频拥有者在视频编码过程中对IPM和MVD符号位进行流加密，得到加密视频码流；然后，云端服务商对加密码流进行解析得到MVD，运用改进的2DHS对MVD进行信息嵌入。实验结果表明，所提方案具备可逆性和可分离性，嵌入容量有较大幅提高，加密视频能保持较低的平均峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio， PSNR），含密的解密视频的PSNR保持良好。

1 方案理论基础

1.1　MVD分布

H.264编码标准采用运动估计来消除时间冗余信息，在参考帧中搜索最佳匹配块，并且计算出对应的运动矢量。由于相邻的运动矢量具有很强的相关性，因此当前块的运动矢量可以根据相邻的已编码块的运动矢量进行预测得到预测值。当前矢量与预测值之间的差值就是MVD。因为H.264编码标准中的运动矢量预测技术较为成熟，预测值与实际运动矢量往往相近。因此，所产生的MVD水平和垂直分量大部分都集中于（0，0）附近，服从二维拉普拉斯分布［10］。

不失一般性，本文取7个经典QCIF（Quarter Common Intermediate Format）测试视频序列前50帧的MVD进行分析，如表1所示。其中，除city外的6个经典视频序列的MVD大量聚集于（0，0）附近，尤其是水平分量或垂直分量为0的方向上。7个视频序列中，（0，0）点均占比最大，其余水平分量为0或垂直分量为0的MVD则次之，位于四个象限中的MVD通常占比最少。实际上，绝大部分视频序列MVD分布情况均与此类似。这一现象为后面的2DHS改进提供了依据。

文献［8-9］中的方法均没有使用水平分量为0或垂直分量为0的MVD，因此嵌入容量比较有限。针对这一问题，可以通过增加水平或垂直分量为0的嵌入点，并设计新的平移策略来增加嵌入容量。

表1　各视频序列中不同MVD占比

1.2　密文域二维直方图平移

2DHS算法凭借高嵌入容量的优势，是目前最常用的可逆算法。但传统2DHS算法［8，10］大都是一个平移方向对应一个消息码字进行嵌入。如图1（a）所示，对（0，0）进行嵌入时，可以平移成（0，0）、（0，-1）、（1，0）、（0，1）、（-1，0），对应的平移方向分别为｛0，↓，→，↑，←｝（0表示平移到自身，即保持不变），每个方向均对应一个消息码字，分别为0、10、110、1110、1111。那么本文方案在使用正负取反加密算法的情况下，传统2DHS就不适用于对（0，0）点进行嵌入。这是因为传统2DHS不具备中心对称性，即无法满足式（1）。如（0，1）和（0，-1）互为明文密文域信息，但两者对应的消息码字不一致，最终会导致在明文域或密文域提取的信息不正确。

式中：Extract表示提取操作，（，）为MVD嵌入点。

因此，针对二维直方图中的（0，0）点，对其嵌入策略进行改进。如图1（b）所示，两个对称的平移方向对应同一个消息码字：平移方向｛←，→｝对应的消息码字均为11；平移方向｛↑，↓｝对应的消息码字均为10。这种改进2DHS具有中心对称性，信息的提取满足式（1）。也就是说，改进2DHS在密文域和明文域均能准确提取信息，能够实现可分离性。

图1　传统和改进2DHS算法的嵌入策略示意图

2 本文方案

本文的密文域可逆信息隐藏方案流程如图2所示。

2.1　视频加密

2.1.14×4亮度分量帧内预测模式加密

为提高编码效率，H.264在采用4×4块的帧内预测模式编码时，通过相邻块的预测模式来预测当前块的最大可能预测模式，编码流程如图3所示。如果预测模式与实际使用的模式相同，则相应flag设为1，只需1 bit传输；如果不同，则相应flag设为0，表示预测模式与实际模式不符，而后将实际模式编码成3 bit。如表2所示，表中以预测模式4与实际模式不符的情况进行举例说明：当实际模式值小于预测模式值时，按照实际模式值进行编码；当实际模式值大于预测模式值时，先将实际模式值减1再进行编码。

图2　本文方案流程

图3　IPM编码流程

为避免码率增长，IPM加密仅对flag为0之后的3 bit进行异或加密，置乱帧内预测模式。其加密方式如下：

表2　44亮度IPM编码规则

2.1.2MVD符号位加密

H.264视频编码标准对MVD进行指数哥伦布（Exp-Golomb）编码写入码流。MVD及其相应Exp-Golomb码字如表3所示，互为相反数的两个值的Exp-Golomb码长相等，只有最后一位不同（如加粗所示）。因此，对MVD的符号进行取反加密，在保护运动信息的同时，可以有效避免码率增长。MVD符号加密方式如下：

表3　Exp-Golomb编码特点

2.2　密文域信息嵌入

2.2.1嵌入算法设计

如前所述，一段视频中的大部分MVD的水平或垂直分量为0。为了确保算法的不可见性，目前大部分2DHS算法均不对0分量进行修改，这也就限制了基于运动矢量嵌入算法的容量。

针对密文域算法的应用场景，设计一种新的2DHS，以提高嵌入容量。如图4所示是整个嵌入算法的平移示意图。

图4　嵌入算法平移示意图

其中：为事件发生概率；（，）为原始MVD，（΄，΄）为平移后的MVD；为待嵌比特，∈｛0，1｝；是待嵌比特为10时（0，0）向（1，0）平移的概率；是待嵌比特为11时（0，0）向（0，1）平移的概率；和可根据原始嵌入点频率进行选定，在一定程度上可保持原始比例分布。

本文设计的密文域方案是可分离的，如果能保证含密视频的视觉质量，就可以适用于更多的应用场景。根据人眼视觉系统的纹理掩蔽特性，人眼对于纹理复杂区域相较于平坦区域更不敏感。因此为了减小修改0分量引起的较大失真，对（0，0）点的嵌入仅使用8×8以下大小的宏块；同时为了抑制帧间失真漂移，图像组长度设置为5。

如图4所示，嵌入点根据平移策略的不同，可划分为6个不重叠的集合。集合具体划分如下：

2.2.2信息嵌入过程

本文嵌入算法步骤如下：

步骤1 解析加密的H.264码流，读取出所有的MVD。

步骤2 遍历所有的MVD，根据以下策略进行计算：

式中：sign（∙）为符号函数。

步骤3 将计算出的含密MVD重新编码入加密H.264码流，输出含密的加密H.264码流。

2.3　信息提取与恢复

因为本文算法的每个嵌入点的平移来源都是唯一确定的，所以本文算法是完全可逆的。在对MVD使用正负取反加密算法的情况下，本文嵌入算法构造以（0，0）点为中心的对称平移策略。所提方案在密文域和明文域均能够提取出正确信息，具备可分离性。

信息提取：信息提取算法是嵌入算法的逆过程。从含密的MVD中用式（6）～（10）逆向提取出信息。

视频解密：在拥有密钥1和2的前提下，分别通过式（3）、（11）对MVD和4×4亮度IPM进行解密，完成视频解密。

因为本文方案是可分离的，所以先提取信息再解密视频与先解密视频再提取信息都能够完成信息的准确提取和视频的完全恢复。

3 实验结果与分析

测试视频序列使用foreman、carphone、salesman、news、container、coastguard、city共7个QCIF标准序列。实验均在Matlab仿真程序［11-12］进行，图像组长度设为5，量化步长设为27。

3.1　视频密文域安全性分析

视频加密是为了使内容不被非授权用户所理解，视频加密算法需要满足视觉安全性和密码安全性［13］。密码安全性主要取决于加密算法和密钥随机性，可以根据实际需要选择相应算法，本文以ZUC算法为例，确保该方面安全性。视觉安全性可由客观视频质量和主观视频质量进行评估。

PSNR是衡量客观视频质量的常用指标，如式（12）。通常来说，PSNR大于40 dB说明图像质量极好（即非常接近原始图像）；在30～40 dB通常表示图像质量是好的（即失真可以察觉但可以接受）；在20～30 dB说明图像质量差；PSNR低于20 dB的图像质量是不可接受的。如表4所示，在各视频序列中，本文加密算法表现均优于文献［9］算法。加密视频的平均PSNR最高不超过15.956 dB，最低可达到9.655 dB，能达到保护重要内容的目的。

其中：、分别为图像的长宽；（，）为原始图像（，）处的像素值；΄（，）表示修改图像（，）处的像素值。

主观视频质量主要是通过人眼的感受进行衡量。如图5（b）所示，视频内容在加密之后变得难以理解，没有泄露重要信息。而文献［9］的算法仅对P帧的语法元素进行加密，未对I帧加密，使得视频I帧内容全部泄露。综上所述，加密4×4 IPM和MVD符号的算法具有较强的视觉安全性。

3.2　嵌入容量与PSNR对比

嵌入容量是密文域可逆信息隐藏算法的重要评价指标。本文算法是在MVD上进行嵌入，因此嵌入容量的大小主要取决于运动矢量的多少。文献［7］的算法虽然是QDCT域的算法，但其2DHS算法具有中心对称性，并且未对水平或垂直分量为0的MVD进行嵌入，可以将其移植到MVD域进行实验对比。

表4　本文加密算法与文献［9］算法的PSNR对比 单位： dB

图5　本文算法加密前后对比

表5　算法的嵌入容量对比

本文算法在保留文献［9］算法原有嵌入点的基础上，还增加了水平或垂直分量为0的MVD作为嵌入点，因此对变化平稳的视频序列的嵌入容量提升效果明显，对变化大的视频序列也有一定程度的提升。实验结果说明，相较于文献［9］算法，本文算法可以适用于更多类型的视频序列。

表6　各算法的平均PSNR对比

总的来说，本文算法虽然导致含密视频的PSNR有所下降，但在满嵌状态下视频质量依然处于可接受范围，可以根据相应的应用场景需要，调整嵌入率来达到视觉质量和嵌入容量的平衡。

3.3　可逆性与可分离性分析

嵌入算法的可逆性是指载体在提取出信息后能够无损恢复的性质。本文采用2DHS，每个含密MVD的平移来源是唯一确定的，因此在提取信息后，MVD可以准确复原。如图6所示，给出了carphone、salesman和container三个视频序列的原始PSNR以及经过嵌入提取后的PSNR。可以看出，各视频序列对应的两种PSNR折线是重合的，其他视频序列也是类似情况，这说明本文嵌入算法具有可逆性。

实验中在密文域提取出的信息与明文域提取出的信息完全相同，也说明本文方案是可分离的。

图6　原始视频和提取信息视频PSNR对比

4 结语

本文设计了一种基于改进2DHS的可分离的视频密文域可逆信息隐藏方案。该方案充分利用了水平或垂直分量为0的MVD，能有效提升嵌入容量，同时实现了可分离性。这一实现是基于以下方法：对MVD符号位进行正负取反加密并设计关于（0，0）对称平移的2DHS对加密MVD进行嵌入。此外，所提方案是完全可逆的，获得的解密的含密视频质量保持良好。在下一步工作中将设计相应的失真函数提高视频质量，以适用于对视频质量要求更高的应用场景。

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High-capacity reversible data hiding in encrypted videos based on histogram shifting

CHEN Pei1，2， ZHANG Shuaiwei3， LIN Yangping1， NIU Ke1，2*， YANG Xiaoyuan1，2

（1（），’710086，；2，，’710086，；3，，100012，）

Aiming at the low embedding capacity of Reversible Data Hiding （RDH） in encrypted videos， a high-capacity RDH scheme in encrypted videos based on histogram shifting was proposed. Firstly， 4×4 luminance intra-prediction mode and the sign bits of Motion Vector Difference （MVD） were encrypted by stream cipher， and then a two-dimensional histogram of MVD was constructed， and （0，0） symmetric histogram shifting algorithm was designed. Finally，（0，0） symmetric histogram shifting algorithm was carried out in the encrypted MVD domain to realize separable RDH in encrypted videos. Experimental results show that the embedding capacity of the proposed scheme is increased by 263.3% on average compared with the comparison schemes， the average Peak Signal-to-Noise Ratio （PSNR） of encrypted video is less than 15.956 dB， and the average PSNR of decrypted video with secret can reach more than 30 dB. The proposed scheme effectively improves the embedding capacity and is suitable for more types of video sequences.

Reversible Data Hiding (RDH); video encryption; histogram shifting; high-capacity; Motion Vector Difference (MVD)

This work is partially supported by National Natural Science Foundation of China （61872384）.

CHEN Pei， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include information hiding.

ZHANG Shuaiwei， born in 1991，Ph. D.， engineer. His research interests include information security， unmanned equipment.

LIN Yangpin， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include information hiding.

NIU Ke， born in 1981，Ph. D.， associate professor. His research interests include information hiding， multimedia security.

YANG Xiaoyuan， born in 1959， professor. His research interests include information security， cryptography.

TP309.2

A

1001-9081（2022）11-3633-06

10.11772/j.issn.1001-9081.2021101722

2021⁃10⁃09；

2021⁃12⁃23；

2021⁃12⁃27。

国家自然科学基金资助项目（61872384）。

陈培（1998—），男，福建仙游人，硕士研究生，主要研究方向：信息隐藏；张帅伟（1991—），男，陕西西安人，工程师，博士，主要研究方向：信息安全、无人装备；林洋平（1998—），男，四川绵阳人，硕士研究生，主要研究方向：信息隐藏；钮可（1981—），男，浙江湖州人，副教授，博士，主要研究方向：信息隐藏、多媒体安全；杨晓元（1959—），男，湖南湘潭人，教授，主要研究方向：信息安全、密码学。