基于内容特征的视频半脆弱水印算法

唐萌佳，于水源

(中国传媒大学 计算机学院，北京 100024)

1 引言

版权保护中内容认证问题需要半脆弱水印技术，它对内容保持操作鲁棒，而对恶意篡改脆弱。因此，半脆弱水印技术适合应用于有偶然误差的环境。根据隐藏位置半脆弱水印技术分为空域和频域两种种方法。直接在空域中对采样点的幅度值作出改变以嵌入水印信息的称为空域水印[1-3]；对变换域中的系数作出改变嵌入水印信息的称为频域水印[4-6]。

相比数字图像水印，视频水印有实时性要求，针对实时性有很多相关的研究。曹华等提出了在嵌入强度和预测模式选择的拉格朗日乘子中引入H. 264 量化因子，增强了水印重编码抵抗力，并且计算复杂度低，能够满足视频实时处理的需要[7]；刘新焕等通过限制P帧运动矢量的搜索范围和估计精度嵌入脆弱水印，以提高水印嵌入的实时性[8]；崔雪冰等选取的特征具有全局和局部两类“半脆弱”的特征，方案先用全局性水印判断是否篡改，后用局部性水印定位篡改，能够以较小的计算复杂度对视频内容是否遭受恶意篡改进行快速判决[9]；Wang等针对视频点播，提出了一种并行的视频水印算法，利用人类视觉模型选择合适嵌入水印的宏块，并运用集群和多处理器下的并行方式实现水印的实时嵌入[10]。但文献[7-9]这些工作都是基于特定视频格式的算法，所以扩展性不佳，文献[10]硬件要求高，且水印系统缓存消耗过大。

很多工作都对水印算法的可扩展性做了研究。雷红雨等进行了DCT系数的帧内和帧间两种比对，可以判断两类篡改，水印算法可以直接扩展到多种视频格式，但是该算法在频域上进行，实时性会稍差[11]；施化吉等以宏块为单位将水印信号嵌入VLC域，可扩展到类似MPEG压缩的视频格式对象，但是水印嵌入为I帧，会引起P和B帧中的运动补偿失准的情况，也未对嵌入速度做分析[12]。

由此可见，目前视频半脆弱水印算法需要在实时性和兼容性上同时提高。本文提出了一种能抵抗重编码攻击，但对叠加、替换等内容改变操作敏感的空域半脆弱水印算法，该算法兼顾实时性与视频格式兼容性，因而，可用于常见编码格式的视频内容认证和版权保护。

2 改进方案

2.1 目标

本方案兼顾以下几个参数的性能。

(1)鲁棒性：对重编码或其他内容保持操作鲁棒；(2)不可见性：嵌入水印后不影响视频的画面质量，保证视频数据的商业价值；(3)盲检测：水印的提取和认证无需原视频参与；(4)定位能力：检测被篡改位置，并认证其他位置真实性；(5)速度：水印嵌入达到18.37M/s，满足实时性要求。

2.2 方案流程图

水印具体方案如图1所示：

图1 水印方案流程图

3 具体实施

3.1 水印(特征码)生成

图像经过压缩之后DCT组块之间的能量关系保持不变，我们利用这种恒定的关系构造视频图像基于内容的特征码，一些文献也使用该方法[13-16]。二维DCT变化公式如下：

其中，f(i，j)表示像素矩阵，F(u，v)是DCT域矩阵。当u=v=0时，得到的是DCT变换的DC系数，即：

所以像素分块的平均值等于分块进行DCT变化后的DC系数值，而DC系数包含了整个图像的主要能量。根据上述结论，我们对视频内容起决定作用的亮度分量进行分块求平均值，并比较相邻分块的能量关系，生成二值化的块特征码，步骤如下：

1)以亮度分量块为单位，求得每个亮度分块的平均值；

2)纵向比较两个相邻分块的平均值大小关系。设Mi，j为块平均值，Wi，j为对应的二值化的块特征码：

ifMi，j>Mi，j+1则Wi，j=0
ifMi，j

另外，我们采用放缩式分块策略(如图2)，对于左上角台标区、右上角副台标区以及下侧字幕区篡改高频区域，我们缩小分块大小以提高对篡改定位的精度，对其余部分则可以适当扩大分块大小，减少水印嵌入量。

图2 放缩式分块策略

3.2 水印的嵌入

由于数字视频格式众多，为了使水印算法能够良好地兼容各种视频格式，本方案选择YUV颜色编码方式中Y分量为水印嵌入位置。Y分量的水印嵌入算法不涉及具体的视频编解码方式，所以能够应用于多种视频格式。同时为实现水印的盲检测性，将第i帧特征码嵌入第i+l帧。

通常，空域水印算法直接修改图像中的像素位来嵌入水印，如直接修改像素的最低位[13]，嵌入的水印信息量少，算法鲁棒性差。本文提出了一种空域水印算法，能保持水印的鲁棒性不变，且提高了水印的嵌入速度。

令f为8×8像素矩阵，F为8×8DCT系数矩阵，C为余弦系数矩阵，则二维DCT变换(公式1)可简化表示为[17]：

F=CfCT

(2)

1)设DCT域矩阵S1[8*8]，S2[8*8]，S3[8*8]，S4[8*8]初值为0；

2)在DCT中频系数嵌入水印鲁棒性和不可见性都较好。8*8的系数矩阵中，第[4，3]位和第[5，2]位是处于反对角线上的中频系数，因此选为嵌入位。设B[i，j]为亮度分块DCT系数：

S1[4，3]=M，S2[4，3]=-M；

S3[4，3]=x，S3[5，2]=-x；

S4[4，3]=-x，S4[5，2]=x；

其中，x=|B[5，2]-B[4，3]|，M∈[5，20]；

四个空域叠加矩阵在水印嵌入前完成。嵌入算法在空域实施，但保持了频域的性能，详细算法描述如下：

1)读取视频帧亮度数据，并分成8*8的数据块Y[8*8]；

2)进行局部DCT变换提高嵌入速度，仅计算第35位和第42位的系数值B[4，3]、B[5，2]。B[4，3]>B[5，2]表示水印信号为1，B[4，3]

if (W=1&&B[4，3]=B[5，2])

else if (W=1&&B[4，3]

else if (W=0&&B[4，3]=B[5，2])

else if (W=0&&B[4，3]>B[5，2])

3.3 水印提取

水印提取包括水印信息提取和认证码提取两个部分。“水印信息”是对水印视频再度提取嵌入水印的结果；“认证码”是指对当前视频做“水印生成”操作，生成的水印特征码R，如本文3.1节所述。提取水印只需要解码到YUV且为盲提取，过程描述如下：

局部DCT变换，比较B[4，3]、B[5，2]大小关系。设提取的水印信号为W′：

4 水印认证及实验结果

比较W′和R的相似率，判断是否遭到恶意篡改，如果篡改则进一步确定篡改位置。为验证算法可行性，本文进行了帧内篡改，以及重编码的仿真实验，包括添加台标和字幕等。

选用1920*1080的高清视频，嵌入水印后的视频与原视频在视觉效果上没有明显区别，随后对视频帧内篡改，添加了台标、副台标和字幕，如图4所示。对重编码后的视频，以及帧内篡改后的视频按照本文第3.3节的方法提取水印和认证码，并比较认证码与实际嵌入水印的正确率、提取水印与认证码的相似率，表1为实验数据，图5为篡改定位示意图。

从实验结果可以看出，本算法篡改定位效果良好，并且分块越小定位越精确。根据不同的分块方案，我们应该设定不同的篡改判定阈值，上述仿真实验中表1(a)的篡改阈值设为95%，(b)设置为90%。

5 速度分析

实时性要求是视频水印算法所特有的。在实际应用中，视频水印信息的嵌入和提取一般不允许大量耗时。在满足应用需求的前提下，视频水印算法复杂度应设计得尽可能低。本算法在如下几个方面对速度提升做了改进：

(a)原始视频

(b)加水印后的视频

(c)篡改后的水印视频图4 视频水印对比

1)放缩式分块策略。篡改敏感区域细分，非敏感区域粗分，这样可以有效地减少水印数据量；

3)使用局部DCT变换。DCT的计算耗时很大，只计算特征码生成位和水印提取位的DCT系数，减少了计算复杂度。

实验结果表明，用局部DCT变换对上述视频嵌入水印的速度是18.37MB/s，而用完整DCT变换的速度是17.41M/s，速度提高了5.5%。

6 总结

本算法在空域实现，但是保持了相应的频域算法的性能。对视频亮度分量进行计算，生成特征值并嵌入水印，能抵抗重编码，并且可以定位帧内恶意篡改，算法实现了多视频格式兼容，如MPEG2、H.264等，达到了18.37MB/s的嵌入速度。

此方案需要在以下两方面开展进一步的讨论：(1)对视频几何变换的鲁棒性研究；(2)寻找在不同应用中决定参数的自适应方法。

表1 重编码、帧内篡改水印测试

图5 篡改定位图

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