基于粒子群優(yōu)化和小波變換的視頻水印算法研究.pdf

1、在一個數字化與信息化不斷發(fā)展的新時代,大量的數字視頻產品紛紛涌現出來。人們在享受其帶來的巨大便利的同時,也面臨著版權被侵犯的巨大挑戰(zhàn),版權糾紛問題和安全認證問題日益嚴峻,視頻水印技術已成為世界各國相關行業(yè)保護視頻產品版權的有效手段。由于視頻數據量的龐大、運動區(qū)域不平衡及視頻壓縮標準的多樣化等固有特性及復雜性,其性能要求遠遠高于靜態(tài)圖像水印,其要求主要表現為較低的復雜性、較高的魯棒性、較大容量和能實現盲提取等。但目前大多數算法很難在這幾個

2、方面均達到最優(yōu)和平衡。為此,本文利用小波變換和奇異值分解相結合的方法提高水印的魯棒性及實現水印的盲提取;再者通過粒子群優(yōu)化算法來搜索水印的最佳嵌入強度和利用小波變換的多分辨率特點來實現水印的多級嵌入,從而提高了水印的魯棒性及不可見性。先后提出兩種基于原始視頻的水印算法。
　　針對提高水印算法的魯棒性及實現水印的盲提取,提出了一種基于三維小波變換和奇異值分解的自適應視頻水印算法,首先將視頻系列進行等長分組,每4幀為一組,通過密鑰選擇

3、其中一組視頻系列作為其關鍵幀,然后在其4幀連續(xù)視頻圖像的亮度分量上進行三維小波變換,并對其所得低頻區(qū)域進行子塊劃分,再對每塊子塊進行奇異值分解,最后通過量化各子塊的最大奇異值來嵌入水印信息。算法實現了水印的盲提取,經實驗驗證,該算法對各種噪聲攻擊、幀置換、幀內剪切等攻擊具有良好的魯棒性。
　　針對提高水印的魯棒性及不可見性,設計了一種基于粒子群優(yōu)化和小波變換相結合的視頻水印算法?？紤]到在水印的嵌入過程中,其魯棒性和不可見性是相互制

4、約的,如何調節(jié)這兩者之間的矛盾是本方案的重點,該方案首先將視頻序列進行場景分割,通過密鑰選取部分場景中的連續(xù)4幀圖像,在其亮度分量中進行三維小波變換,由于在小波變換域的低頻部分中嵌入水印信息,則降低水印的不可見性,而在高頻部分嵌入水印信息,則降低其魯棒性,所以本文算法利用乘法嵌入方式把水印信息嵌入到小波變換域的中頻子帶中,克服了在低頻系數和高頻系數嵌入水印的缺點;由于嵌入強度過大則影響水印的不可見性,反之則降低其魯棒性,所以采用通過粒子

5、群優(yōu)化算法搜索水印的最佳嵌入強度。通過仿真實驗結果表明該算法具有不可見性,并對已嵌入水印信息的視頻幀圖像進行噪聲攻擊、幀平均和MPEG-2壓縮等多種攻擊測試,經實驗驗證,此算法具有良好的魯棒性,達到綜合優(yōu)化水印的不可見性及魯棒性的目的。
　　通過將三維小波變換與奇異值分解相結合,不但增強了水印的魯棒性,而且實現水印的盲提取;利用粒子群優(yōu)化算法搜索最佳的水印嵌入強度,并借助乘法嵌入方式把水印信息嵌入到小波變換域的中頻子帶中,該方案不