H.264/AVC视频水印技术及其面向HEVC的扩展

赵光赫，雷为民，李昭政，张明日

(东北大学 计算机科学与工程学院，沈阳 110169) E-mail ：leiweimin@ise.neu.edu.cn

1 引 言

随着数字技术和因特网的发展，图像、音频、视频等形式的多媒体数字作品纷纷在网络上发布，其版权保护与信息完整性保证已成为迫切需要解决的重要问题.数字水印技术作为信息水印技术研究领域的重要分支，是实现多媒体版权保护与信息完整性保证的有效方法，也是当前信息领域的一个研究热点[1].

另一方面，随着视频技术的发展和视频网络的普遍化，尽管网络带宽和存储力增加迅速，但是也远不能满足以海量信息为特征的视频数据的传输和存储的要求，因此需要高效的视频压缩.视频信息压缩技术不断发展，21世纪初发布了第2代视频编码标准H.264/AVC[2]，十年后又发布了第3代视频编码标准HEVC[3].HEVC(高效率视频编码)的主要目标是在保证跟H.264.AVC相同视觉品质的前提下提高一倍的压缩率.有研究者称，HEVC将会是现在和未来5至10年使用的基本视频编码模式，因此对HEVC的水印的研究具有重要意义.

视频水印技术跟视频编码结构密切有关.对H.264/AVC水印研究相当成熟，但对HEVC水印的研究仍在初步阶段.HEVC仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架，所以HEVC水印的开发跟H.264/AVC水印存在一定的关联性.另外，HEVC编码器不仅继承了H.264/AVC编码器结构，而且纳入一些新的概念和技术，所以H.264/AVC水印面向HEVC水印的直接适用，也存在一些问题.

从这个角度出发，本文主要讨论基于H.264/AVC的水印算法面向于HEVC的应用可能性.首先对H.264/AVC水印根据编码器结构进行总结，然后揭示了将H.264/AVC水印适用于HEVC时尚需解决的问题.最后给出综合结论并进行展望.

2 H.264/AVC水印嵌入方式

图1表示了H.264/AVC编码框架.由图1可知，H.264/AVC编码器由预测块、变换/量化块和熵编码块组成.

图1 H.264/AVC的编码框架Fig.1 Encoder framework of H.264/AVC

文献[4]中介绍了各种视频水印方法，说明了可以适用于H.264/AVC的视频水印方法.H.264/AVC编码器通过预测、变换、量化和熵编码将自然视频(YUV文件)变换到比特流(H.264比特流)，每个过程中通过改变参数或者利用映射规则嵌入数据.视频数据嵌入可以从各种角度上进行分类，但本文按照H.264/AVC编码过程分类为3种：预测阶段水印嵌入、变换/量化阶段水印嵌入、以及熵编码阶段水印嵌入，如图2所示.

图2 H.264/AVC水印算法分类Fig.2 Classification of the H.264/AVC watermarking algorithm

2.1 预测过程中水印嵌入

H.264/AVC中为了得到最好编码效率，采用帧内预测和帧间预测手段.通过调整在预测过程中使用的参数可以进行数据嵌入.

2.1.1 帧内预测过程中水印嵌入

H.264/AVC的帧内预测包括9种4×4亮度块的预测、4种16×16亮度块的预测、4种色度块的预测以及IPCM模式.文献[5]建立了4×4帧内预测模式和水印比特之间的映射关系，从而将水印比特嵌入在了帧内4×4亮度块模式内.文献[6]建立了基于预测模式差和水印比特之间映射关系的水印嵌入算法.这些算法虽然简单，但需要完全解码和率失真优化计算，水印嵌入与提取需要较多时间，尤其是设计算法时要考虑误差漂移.

另一方面，利用IPCM宏块也可以进行水印嵌入.IPCM是不经过预测、变换和量化，直接熵编码的宏块.文献[7]提出了基于IPCM的水印算法.这些算法中，考虑误差漂移，不采用I帧，只采用P帧.在H.264/AVC中，IPCM数量太稀薄，所以当要嵌入较多水印时，必须强制生成IPCM，这将导致比特率增加.

2.1.2 帧间预测过程中水印嵌入

预测过程中大部分水印算法考察了只有帧内预测的情况.这是因为帧间预测因运动补偿而更强压缩，在其中嵌入数据，对于压缩率造成不利影响.跟帧内预测相比，帧间预测的负荷也因错误数据较小而较低.但总之，帧间预测过程中也可以嵌入数据.帧间预测过程中使用的参数主要是参考块和块大小.

文献[8]中在建立帧间预测过程的宏块大小和水印比特之间的映射关系的基础上进行了水印嵌入.改变运动矢量(MV)和运动矢量残差的x、y轴的值或在运动探索过程中按照映射规则进行嵌入.文献[9]提出了一种基于H.264的混合视频水印方案.将保护著作权的鲁棒水印嵌入到I帧的QDCT系数中，为内容认证的脆弱水印嵌入到P帧的运动矢量残差中，改变运动矢量残差以运动矢量残差为奇数.文献[10]对该算法进行了改进，提出了一种基于H.264低比特率视频流的半脆弱盲水印算法.文献[10，11]中提出了通过改变MV参数嵌入水印的方式.文献[12]中基于1/4像素的运动估计方法进行信息水印，信息水印在1/4运动估计期间按照要嵌入的比特和探索点之间的影射规则通过改变子块的最优探索点进行.运动矢量因压缩率高、对变化敏感而多应用在脆弱水印.当数据嵌入到运动矢量时，利用速度损失代价，可减少视频比特速度对数据嵌入的视频质量的影响.

2.2 变换与量化过程中嵌入

2.2.1 DCT系数中水印嵌入

在H.264/AVC编码器中，整数变换后得到的是DCT系数，通过改变DCT系数可实现数据嵌入.变换DCT系数嵌入水印有两种方法：直观嵌入和基于HVS嵌入.

DCT变换后系数大部分集中在低频区域，而在高频区域分布很稀疏.一般情况下，在4×4 DCT系数块中，对角线元素比其他元素对攻击的鲁棒性更强，由信息嵌入产生的高频要素的变化比低频要素对视频品质的影响较大，尺寸小的块比尺寸大的块对视频品质的影响较小.从这样的角度出发，变换DCT系数可进行水印嵌入.文献[13]中提出了用低频系数产生水印，并把它以加减法嵌入到I帧的4×4帧内预测块的中频系数(第5-9非零AC系数)的鲁棒盲水印算法.文献[14]中，水印嵌入到4×4帧内预测块的残差DC，在I、P和B帧都可进行嵌入.文献[15]中，改变DCT系数块的对角线元素的符号进行水印嵌入.文献[16]中按照DCT系数的能量进行了水印嵌入.先计算出4×4帧内预测块的能量和分散，根据中频区的阈值，把嵌入区分为禁止区和适用区，只在适用区嵌入水印，信息以加减法方式嵌入.这些算法基于对DCT系数分布的直观考察，难以保证嵌入水印和视频品质之间的平衡.文献[17，18]中利用人视觉模型(HVS)进行信息嵌入.基于HVS的算法比基于直观选择DCT系数的算法需要更多计算量.

将数据嵌入在DCT系数的要点是要确定在DCT系数矩阵的哪个位置用什么方法嵌入.DCT块中，能量大部分集中于低频系数，变换也较稳定，而高频系数能量小且容易破坏.有些DCT系数经过量化后可能变成为0，在这样的系数里进行数据嵌入将导致无法恢复信息.另外，对角线元素对攻击具有较好稳定性.

2.2.2 量化系数中水印嵌入

量化过程中可以改变量化系数、量化步骤和量化索引进行嵌入信息.因为量化是有损处理过程，所以嵌入在量化的DCT(QDCT)可以防止因量化而引起的损失.而且熵编码/解码过程的时间较短而有利于实时数据嵌入/取出.所以，改变QDCT系数进行嵌入数据的方法是基于H.264/AVC数据水印方法中最多的.

1)量化系数改变

跟DCT系数变更算法一样，将水印嵌入在QDCT系数的方法也分类成基于系数的直观选择的水印和基于HVS的水印.文献[19]中将数据使用加减法嵌入在I帧的量化的4×4 DCT系数的中频和高频部分，文献[20]中根据亮度残差块的能量决定嵌入位置，使用加减法进行嵌入.文献[21]中将水印嵌入在能量比阈值大的I帧的4×4 QDCT系数(第5-11 QDCT).文献[22]中水印嵌入了在第4-8 QDCT系数.文献[23]中改变4×4亮度块的非零QDCT系数的数量为偶数进行了水印嵌入.文献[24-26]中利用概率模型改变了系数.文献[24]提出了一种基于纹理特征的H.264/AVC鲁棒视频水印算法.这算法中先对要处理的块进行4×4整数进行变换，得到最低水平垂直DCT系数，识别该块是否为纹理块.然后选择I帧的QDCT矩阵的对角线系数，使用高差分能量方法嵌入水印.文献[25]根据适用于I帧的人类视觉模型，将4×4 DCT水印嵌入到I帧中，并提出了一种取出水印的似然估计算法.文献[26]中展示了一种使用块极性和索引调制的盲水印算法，先评价QDCT矩阵的极性以决定水印信息嵌入位置，QDCT元素的值是“0”极性设定为0，不是“0”设定为1，然后使用块激活索引调制将水印嵌入极性是1的元素中.

2)量化步骤/量化索引改变

除了QDCT以外可以改变的元素是量化步骤和量化索引(QIM).QIM的思想在文献[27]被第一次提出.文献[28]提出了一种基于抖动调制(DP)的粒子群优化(PSO)水印方法.该算法用PSO方法在4×4帧内亮度块中选择了嵌入的系数，用DP方法进行嵌入.PSO在保证鲁棒性和不可见性之间可保持良好的平衡.DP方法是文献[29]中提出的QIM的最一般化的实现.QIM的思想是主数据按照水印比特由不同量化步骤进行量化.

改变QDCT系数时，要考虑QDCT的变化对熵编码的影响.如果数据嵌入导致非零QDCT系数变为0，运行长度编码(Run-length Encoding)的压缩效率将受到很大影响.嵌入数据的QDCT系数最好大于1，这是因为QDCT块中有幅度为1的多个系数而CAVLC(基于上下文自适应的可变长编码)中对它们进行T1编码，T1的个数变化对CAVLC的压缩效率影响较小.

2.3 熵编码过程中嵌入

H.264/AVC有两种熵编码模式，一个是CAVLC模式，另一个是CABAC模式.

2.3.1 CAVLC过程中水印嵌入

CAVLC中，通过根据已编码句法元素的情况动态调整编码中使用的码表，取得了极高的压缩比.H.264/AVC中，CAVLC用于亮度和色度残差数据的编码.进行CAVLC编码中使用的参数是：{Coeff_token，Sign_ of_TrailingOnes，Level，Total_zeros，Run_ before}.这些参数互相关联，为了嵌入信息不能将所有元素都改变，比如Coeff_token参数，改变后损失太大.一般地，信息嵌入通过改变3个参数{TrailingOnes(T1)，Sign_of_Trailing Ones，Level}中1个实现.文献[31]中按照映射规则将信息嵌入在4×4块的T1，文献[32]中将水印嵌入在CAVLC的T1的符号比特.这方法水印嵌入后不变比特速度，但对于重编码和重量化脆弱.改变T1后level也变，所以改变T1时，level值也要同时考虑.文献[33]中提出了一种盲脆弱水印算法，改变T1的同时，调整level.文献[34]中将水印嵌入在I帧的帧内预测模式的4×4亮度块中不是尾比特的非零AC系数(就是Level(i))，比特速度增加0.1%以下，PSNR损失0.5dB以下，对重量化攻击鲁棒.文献[35]中CAVLC编码期间以替换非零系数level_prefix序列的方法进行数据嵌入.

2.3.2 CABAC过程中水印嵌入

与CAVLC相比，CABAC有更高的压缩效果，同时其编码和解码的复杂度也更高.CABAC是通过二进化、内容模型化、二进几何编码和概率更新的4步阶段进行.文献[36]中提出了一种二进化过程中嵌入信息的算法，文献[37]中将信息在内容模型化过程中嵌入.熵编码过程中嵌入信息的方法是复杂度小、实现性好，但嵌入的信息量小.

3 H.264/AVC水印技术向HEVC扩展的挑战与应对

HEVC仍然采用混合编解码，编解码结构与H.264/AVC基本一致，但编码块划分结构和预测模式等有些地方进行了改进[38].图3显示了HEVC基本编码框架.因视频水印算法与视频格式以及视频编码器的结构有密切的关联，HEVC编解码器的结构基本上继承了H.264/AVC编解码器，而已提出的HEVC水印算法大部分是将H.264/AVC水印算法扩展应用到HEVC上的.迄今，已有了一些对HEVC的水印算法的研究.类似于H.264/AVC水印算法，HEVC水印算法可根据水印嵌入位置分为三类：预测阶段水印嵌入、变换/量化阶段水印嵌入、以及熵编码阶段水印嵌入.

图3 HEVC基本编码框架Fig.3 Structure of HEVC encoder

3.1 预测过程中水印算法

跟H.264/AVC相同，在HEVC中，预测过程中可以进行嵌入操作的元素为帧间预测模式、预测单元(PU)的尺寸以及帧内预测中的运动矢量差.

3.1.1 采用帧内预测模式的水印

本质上HEVC是在H.264/AVC的预测方向基础上增加了更多的预测方向.H.264/AVC对4×4亮度块，定义了9种帧内预测模式，而HEVC中定义了35种帧内预测模式.HEVC中帧内预测模式如图4所示.

图4 HEVC中帧内预测模式图Fig.4 Intra prediction mode for HEVC

由于预测模式不同，基于预测模式的H.264/AVC水印算法不能直接应用HEVC.因水印插入产生的帧内预测模式的变化会降低视频品质.主要问题是帧内预测模式的改变对视频品质的影响最小，遏制误差漂移现象.文献[39]中，将H.264/AVC的基于帧内预测模式的水印算法[5，6]应用于HEVC，提出了一种HEVC中改变帧内预测模式插入水印算法.该算法建立了4×4亮度预测模块的帧内预测模式和水印比特之间的映射关系(如表1)，利用该映射关系实现嵌入.

表1 预测模式和角度范围之间映射表Table 1 Mapping table between the prediction mode and angle range

此外，HEVC定义了三种特殊编码模式I_PCM模式、Lossless模式和Transform_skip模式.I_PCM模式跳过变换、量化和熵编码过程，lossless模式跳过变换与量化过程，而transform_skip模式只跳过变换过程.H.264/AVC水印算法中基于IPCM的水印算法可以应用于HEVC的Lossless模式.将Lossless模式适用于C类标准视频的情况下，会提高压缩性能.这与在H.264/AVC中IPCM宏块数量有限的事实相反.所以，对特定视频如C类标准视频，最好使用基于H.264/AVC的IPCM的水印算法.这样的情况下，要同时考虑在HEVC的块尺寸和预测问题，要注意在Lossless模式下系数分布特性跟QTC系数不一样.无损编码中的残差数据并不是量化的变换系数，而是预测以后的差分像素.结果在无损模式下的残差数据跟有损模式下的变换系数具有不同的特征[40].变换系数一般集中在TU的左上角，预测残差经常出现在残差块的下面，换句话说预测残差跟变换系数相比，经常出现在高频部分.预测残差的能量分布一般跟变换系数有相反的特征.例如使用对角线扫描时，变换系数的能量一般从左上角出发沿着右下角方向观察时发生减损，而预测残差的能量会增强.

由于无损编码中得到的残差数据为空间领域数据，可采用空域嵌入算法如差分扩展算法和直方图算法等进行水印嵌入.

3.1.2 采用预测块尺寸的水印

在H.264/AVC采用宏块(MacroBlock)的概念，但在HEVC采用采用CU(Coding Unit)、PU(prediction Unit)和TU(Transform Unit)的块划分结构[41].这三者之间的关系主要以LCU为基本编码单元，在LCU递归划分为CU模块，每个CU模块可以划分成不同的CU模块，同时也在CU模块的基础上进行TU模块的递归划分.另一方面，H.264/AVC中仅支持16×16，8×8，或4×4块大小的帧内预测，且在不同块大小上帧内预测模式的定义不同，而HEVC中帧内预测支持的块大小为32×32，16×16，8×8或4×4，且在不同块大小上帧内预测模式的定义保持一致.图5显示了H.264/AVC和HEVC的块划分结构.

图5 HEVC的块划分结构Fig.5 Block partitioning structure in HEVC

Tew等借鉴H.264/AVC中用宏块的信息隐藏方法[10，11]，提出了一种利用编码块尺寸(coding block size)的信息隐藏算法[53].图6说明了Tew等提出的算法的原理[42].

HEVC定义了比H.264/AVC更多的块尺寸，这是有利于建立块尺寸和水印比特之间映射关系，可以嵌入更多的水印信息，但一定考虑其对视频品质下降的影响.

3.1.3 采用运动矢量差的水印

本质上HEVC是在H.264/AVC基础上增加了插值的抽头系数个数，改变了抽头系数值以及增加了运动矢量预测值的候选个数，以达到减少预测残差的目的.HEVC的增加了运动数量预测值候选的个数，而H.264/AVC预测值只有一个.Van等[43]改变运动矢量差并进行水印并跟量化系数变化算法进行比较，该方法比量化系数变化算法差.

3.2 量化过程中水印算法

H.264/AVC中认为4×4 DCT系数的低频系数或者第5-11系数，或者第4-8系数是对不同攻击相对稳定，把水印嵌入在这里，但HEVC中不然.因为HEVC中采用的变换处理单元跟H.264/AVC不一样，而且对4×4 TU，HEVC采用DST变换.

图6 用于嵌入水印的PB尺寸分类Fig.6 Two categories of PB size utilized in the information hiding technique

文献[44-49]提出了HEVC变换以及量化过程中的水印算法.文献[44，45]提出了以简单的算数算法，在非零QTC嵌入水印的方法，但是这些方法不仅对量化参数敏感，况且没有考虑到鲁棒性.Dutta T等改变了I帧里面4×4块中的前两个AC系数，插入水印[46].Sibaji G等提出了一种改变4×4变换块的非零系数(NNZ)的数量，插入水印的盲水印算法[47].Chang等提出了一种没有误差漂移的基于DCT/DST的信息隐藏算法[48].Ali A E等采用了文献[48]相同的算法，但不同的是在嵌入水印之前，把BCH码应用在水印序列以提高了水印的鲁棒性[49].

表2 帧内预测模式和扫描循序之间的关系Table 2 Relationship between intra prediction modes and coefficient scanning order

与H.264/AVC相同，在HEVC中，改变QTC插入水印时，要考虑误差漂移.除此以外，还要考虑扫描方向.HEVC采用预测模式关联扫描模式，因此改变QTC是要注意预测方向.表2列出了帧内预测模式和扫描循序之间的关系.如果预测模式是垂直方向，最好把水印嵌入在水平方向的系数，反而如果预测模式是水平方向，最好把水印嵌入在垂直方向的系数.

3.3 熵编码过程中水印算法

H.264/AVC采用两种熵编码模式CAVLC和CABAC，然而HEVC只采用一种熵编码CABAC[50].HEVC编码过程中，CABAC编码是视频编码的最后一步，CABAC解码则对应为视频解码的最先开始.原始视频经编码以后产生的是一系列语法元素，因此输入到CABAC的符号就是连续不断的语法元素，编码一个语法元素的流程如图7所示.

图7 上下文自适应二进制算术编码流程图Fig.7 Flow of CABAC

CABAC编码要经过如下的3个步骤：二进制化(binarization)、上下文建模(context modeling)、二进制算术编码(binary arithmetic coding).算术编码利用被估计的概率(上下文模式)或0.5的等概率(旁路模式)，将二进制符号压缩成比特[15].

如图7所示，CABAC包括两种编码模式：常规编码模式以及旁路编码模式.常规编码模式(Regular Coding Mode)如图7中右上分支所示，包括上下文建模和算术编码两个部分.在算术编码之前，二进制值进入上下文建模步骤，在这里为它选择一个概率模型.模型的选择可能依赖于先前已编码的语法元素或二进制串.接着，在上下文模型确定以后，二进制值及相应的模型一起送往常规算术编码模块进行编码，随时输出编码结果，并根据编码结果对相应的上下文模型进行更新.旁路编码模式(Bypassing Coding Mode)如图7中右下分支所示，在该模式简化了算术编码过程，没有为每个二进值分配一个特定的概率模型.

常规编码模式包括上下文模型概率的估计与更新的反馈回路，因此，因水印而产生的任何变化都影响到编码，很难进行正确的解码.然而，旁路编码模式没有概率更新，并对所有二进制符号以0.5的概率进行编码，因此水印的变化不会影响到下一个语法元素的编码.为此，我们选择旁路编码模式的语法元素作为水印待嵌入候选元素.

另一方面，H.264/AVC旁路编码基本上在已量化的变换系数的一些语法元素的二进制化中被使用，反而在HEVC中，大部分有可能的二进制符号值被旁路编码模式处理.与H.264/AVC相比，在HEVC中存在更多的旁路编码二进制符号，这意味着会嵌入更多的水印.

Bo Jiang等提出了在HEVC中基于CABAC的数据隐写方法[51].这算法中将运动矢量差(MVD)作为嵌入候选，在它的二进制化中进行水印嵌入.文献[47，48]表明了CABAC过程中只是经bypass编码的语法元素可以嵌入水印.HEVC标准规定了比H.264/AVC更多的经bypass编码的二进制符号(bin)的数量，这为水印嵌入提供了有利条件.在CABAC过程中嵌入水印时，要注意考察语法元素的二进制化过程.

4 结束语

本文对H.264/AVC水印算法进行了总结，指明了将H.264/AVC水印算法扩展到HEVC的问题.帧内预测过程中以建立水印比特和预测模式之间映射关系或水印比特和预测块尺寸之间映射关系可进行水印嵌入，并在嵌入过程中将预测模式或预测块的变化对视频品质的影响降到最低.这种算法对攻击比较脆弱，且嵌入容量较小.采用量化系数的水印算法在水印算法中对攻击的鲁棒性最好，可以嵌入较多水印信息.在量化系数中嵌入水印的情况下要考虑误差漂移和系数变化对CABAC的影响，同时也要考虑扫描方向.CABAC过程中，水印可以嵌入经旁路编码的二进制化语法元素中，但可操作的语法元素极少.虽然HEVC视频编码标准比H.264/AVC压缩性能更高，但也存在水印嵌入的空间与可能性，尤其在某些元素中相比H.264/AVC更有利于视频水印嵌入操作.

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