基于特征的視頻水印算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，視頻逐漸深入到我們?nèi)粘Ｉ?、工作以及學習中，起到了十分重要的作用，給我們帶來了許多便利。與此同時，有關(guān)視頻的盜版和內(nèi)容篡改的案例也在增加，因此對于視頻版權(quán)進行保護就變得刻不容緩。近年來視頻水印技術(shù)以其有效性、不可見性和魯棒性在視頻版權(quán)保護方面大放異彩。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對視頻水印算法中魯棒性和不可見性難以平衡的問題，本文提出基于視頻紋理特征的水印嵌入?yún)^(qū)域選擇算法。首先，為了提高本算法的不可見性和魯

2、棒性，改進結(jié)構(gòu)張量算子用于選取最適合的4×4像素塊作為水印信息的嵌入位置。然后，選取視頻I幀的亮度通道并對被選中的4×4像素塊做DCT（Discrete Cosine Transform）變換和SVD（Singular value decomposition）分解。最后利用算法的奇偶規(guī)則將水印信息嵌入視頻。在實驗結(jié)果中，該算法可以起到很好的版權(quán)保護作用。每一幀在水印信息嵌入前后相比較的PSNR都在45以上，SSIM至少能達到0.99。與

3、此同時針對一些常見的攻擊，如壓縮，噪聲，濾波，甚至幀間攻擊，算法的水印提取正確率都在90％以上。⑵針對視頻中紋理和亮度變化的問題，提出了一種自適應(yīng)嵌入強度的視頻水印算法。算法首先對每一個16×16宏塊進行二級DWT（Discrete Wavelet Transform）變換。然后對低頻分量進行DCT變換使得嵌入水印對視頻的影響最小化。最后利用自適應(yīng)量化步長和奇偶規(guī)則將水印信息嵌入到視頻中。自適應(yīng)量化步長是根據(jù)視頻幀內(nèi)的紋理及亮度變化情況