CN114998081A - 一种基于h.265/hevc的视频盲水印嵌入和提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,包括;对带有版权信息的水印图像加密处理;加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的I帧图像和P帧图像中;HEVC视频解码阶段,对嵌入到I帧图像和P帧图像的水印信息进行盲提取;将提取出来的水印信息经过解密恢复成水印图像,以达到版权保护的目的。本发明提出的盲水印嵌入和提取方法,可有效限制视频码率的增长,实现水印的盲提取,在取得较高数据嵌入容量的同时保障了视频视觉质量。
Description
技术领域
本发明属于多媒体信息安全技术领域,涉及一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法。
背景技术
视频水印主要是通过将信息嵌入到载体文件中来实现版权保护的目的,其特点包括不可感知性、鲁棒性和高嵌入容量等。视频水印的嵌入点一般选择在空域(像素域)、变换域和压缩域。然而,视频应用一般具有实时性的要求,因为空域和变换域嵌入水印计算复杂度较高,所以大多数算法都选择嵌入在压缩域中。目前,已经有大量的视频水印方案被提出,特别是对于应用最为广泛的视频压缩标准H.264/AVC。
然而,随着人们日益追求更高的视频清晰度体验,H.264/AVC在处理超高分辨率视频时难以提供理想的压缩效率。针对上述问题,新一代视频压缩标准H.265/HEVC由视频编码联合协作小组制定并发布,并速发展的时期,正逐渐成为一个新的热点研究方向。虽然基于H.265/HEVC的水印算法已经取得了一些进展,但仍存在一些不足:
(1)在视频水印中,盲提取是指在视频解码端不需要依赖额外的信息就能成功提取到水印信息。现存基于HEVC的数字水印方案中,大多数需要在数据的嵌入过程中将嵌入位置保存在本地文件中,然后在解码端提取数据时借助于位置图才可以实现水印正确提取。然而,在实际应用场景中,位置图文件如何安全、完整地从发送端传输到接收端是存在困难的,因此这些方案实用性不强。
(2)水印算法的不可感知性和嵌入容量没有取得良好的平衡。嵌入水印后的视频不应该影响原有视频的质量,但是随着数据嵌入容量的增大,现存的很多算法会对不可感知性产生较大影响。此外,现有的算法只将水印信息嵌入到视频单一的帧类型中,因此浪费了大量嵌入空间,降低了嵌入效率。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,可以有效限制视频码率的增长,实现水印的盲提取,在取得较高数据嵌入容量的同时保障了视频视觉质量。
本发明提供一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,包括以下步骤:
步骤1:将带有版权信息的水印图像加密处理;
步骤2:加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的I帧图像中;
步骤3:加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的P帧图像中;
步骤4:HEVC视频解码阶段,对嵌入到I帧图像的水印信息进行盲提取;
步骤5:HEVC视频解码阶段,对嵌入到P帧图像的水印信息进行盲提取;
步骤6:将提取出来的水印信息经过解密恢复成水印图像。
在本发明的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法中,步骤1具体为;
水印图像加密处理使用的加密方法是Fibonacci变换加密算法、Hilbert曲线变换加密算法、仿射变换加密算法或幻方变换加密算法;加密后水印图像的像素值作为水印信息将以二进制的形式嵌入到视频中。
在本发明的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法中,步骤2具体为;
步骤2.1:首先找出I帧的4×4的亮度DST系数块,然后根据亮度DST系数块中第2行和第2列对应系数计算此系数块的PNNZ值,PNNZ值表示指定位置中系数的非零个数;
步骤2.2:若当前系数块的PNNZ值小于一个预设的阈值Nth,Nth=1~7,则此系数块放弃嵌入水印信息,否则对当前4×4的亮度DST系数块应用反量化和反变换,得到第一重构残差矩阵Rr,如式(1)所示;
步骤2.4:设计水印嵌入矩阵W如式(3)所示:
其中,δ为嵌入强度;
其中,Qstep是等效量化步长;
步骤2.6:根据下式利用得到的水印嵌入矩阵W修改原始的DST系数矩阵;
XW=X+W (5)
其中,X是原始的DST系数矩阵,XW代表修改后的DST系数矩阵,实现了水印的嵌入;
其中,Qstep是等效量化步长;
步骤2.8:根据下式利用上一步骤中得到的水印嵌入矩阵W修改原系数矩阵;
XW=X-W (7)
其中,X是原始的DST系数矩阵,XW代表修改后的DST系数矩阵,实现了水印的嵌入。
步骤2.9:当前的4×4的亮度DST系数块处理完毕,重复步骤2.1至2.8,直到所有4×4的亮度DST系数块处理完成。
在本发明的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法中,步骤3具体为;
步骤3.1:获得每个P帧4×4的亮度DCT系数块,为了实现水印的盲提取,利用DCT系数矩阵A中系数A1和A2作为标志位,若A1和A2的非零数目大于等于一个阈值Tth,Tth取1或2,则进行下一步的嵌入过程,否则该块放弃嵌入数据;
步骤3.2:选用(1,7,3)矩阵编码方案,使用DCT系数矩阵中第3至第9个系数A3~A9作为载波信号,并利用它们的最低有效位构建载波向量S1×7:
S1×7=(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7) (9)
其中,v1~v7分别为A3~A9的最低有效位;
步骤3.3:选取二进制汉明码矩阵H3×7:
然后,由H3×7和S1×7根据式(11)计算出依赖向量D3×1;
其中,S1×c代表1行c列载波向量,Hm×c代表m行c列的汉明码矩阵,Dm×1代表m行1列依赖向量,mod代表取模操作;
步骤3.4:按顺序选取3bits水印信息组成信息向量E3×1=(m1,m2,m3),然后根据式(12)计算出载波向量S1×7中要修改位置P,根据修改位置对DCT系数矩阵A的A3~A9中相应位置的系数进行加1修改,完成水印嵌入;
步骤3.6:当前的4×4的亮度DCT系数块处理完毕,重复步骤2.2.1至2.2.3,直到所有4×4的亮度DCT系数块处理完成。
在本发明的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法中,步骤4具体为;
步骤4.1:在HEVC视频解码端,对于每个I帧的4×4亮度DST系数块,根据亮度DST系数块中第2行和第2列对应系数计算此系数块的PNNZ值,
步骤4.2:当此系数块的PNNZ值小于预设阈值Nth时,放弃提取信息;否则,对该系数块应用反量化和反变换,得到第二重构残差矩阵RW:
步骤4.4:根据式(14)提取嵌入的水印信息,wk代表提取到的二进制信息位:
步骤4.5:将提取到的水印信息保存起来,重复步骤4.1至4.4,直到所有的4×4的亮度DST系数块处理结束。
在本发明的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法中,步骤5具体为;
S’1×7=(v’1,v’2,v’3,v’4,v’5,v’6,v’7) (17)
步骤5.3:利用公式(10)的汉明码矩阵H3×7乘以S’1×7的转置就可以获得提取到的水印信息M3×1:
M3×1=H3×7S’1×7 (18)
步骤5.4:将提取到的水印信息保存起来,重复步骤5.1至5.3,直到所有的4×4的亮度DCT系数块的处理结束。
在本发明的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法中,还包括通过峰值信噪比PSNR和结构相似指数SSIM对***水印信息后的视频质量进行评价。
本发明的一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,至少具有以下有益效果:
1、一维信息转换为二维信息提高水印鲁棒性,加密处理提高安全性。一般情况下,表示视频作者版权信息的形式是某行文字或某个特殊编号,当信息以这样的方式嵌入视频中,一旦遭受恶意攻击,信息的可识别性将急剧降低。若信息以图像这种二维形式的嵌入,即使提取的图像像素点发生改变、移位、甚至缺失部分块仍有较大可能辨识出水印信息。
2、解码端可以不依赖额外信息成功提取水印信息。本发明利用系数矩阵中部分系数的非零个数判断当前块是否嵌入水印,从而可以在接收端实现真正意义上的水印盲提取,增强了方法的实用性。
3、保证了嵌入水印后视频质量和数据嵌入容量。在视频I帧中,本发明通过分析HEVC的35种帧内预测模式特性,使用了一种无帧内预测误差传播的信息嵌入算法。通过修改4×4大小的亮度DST系数块,最终嵌入效果只可能会引起空域中一个像素点的变化,有效地保证了视频的质量。在视频P帧中,由于P帧大多数是使用帧间预测,因此即使直接修改系数也不会引起帧内预测误差传播,故本发明选择使用矩阵编码的方式增大嵌入容量。
附图说明
图1为本发明的一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法的流程图;
图2为本实施例中使用带有版权信息的原始水印图像;
图3为原始水印图像经过加密处理后的图像;
图4为HEVC的I帧中4×4亮度DST系数块水印嵌入流程图;
图5为HEVC的I帧中4×4亮度DST系数块的PNNZ值位置计算图;
图6(a)为测试视频RaceHorses_416x240_30第6帧原始视频帧和水印视频帧对照图;
图6(b)为测试视频RaceHorses_832x480_30第65帧原始视频帧和水印视频帧对照图;
图6(c)为测试视频FourPeople_1280x720_60第1帧原始视频帧和水印视频帧对照图;
图6(d)为测试视频BasketballDrive_1920x1080_50第65帧原始视频帧和水印视频帧对照图。
具体实施方式
为了更加明确的阐述本发明的目的、技术方法及优点,下面结合附图及具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。
本发明提出一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,通过将信息高效地嵌入到视频压缩域中,为新一代视频压缩标准H.265/HEVC提供一种版权保护解决方案。如图1所示,本发明方法的具体实现包括以下步骤:
步骤1:将带有版权信息的水印图像进行加密处理以增强安全性,本实施例中作为水印图像的是64×64大小的灰度图像,如图2所示。水印图像加密后效果如图3所示。具体而言,本步骤中所使用的加密方法可以是Fibonacci变换加密算法、Hilbert曲线变换加密算法、仿射变换加密算法、或幻方变换加密算法等。加密后水印图像的像素值作为水印信息将以二进制的形式嵌入到视频中。
在HEVC的编码阶段,针对I帧和P帧设计了不同的嵌入方法。为了便于描述,将I帧和P帧的方法分开介绍,但是需要注意的是,一般情况下视频的I帧和P帧是交替出现的,即下面描述的嵌入步骤根据帧类型的不同而选择性执行步骤2和步骤3。
步骤2:加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的I帧图像中,如图4所示,步骤2具体为;
步骤2.1:首先找出I帧的4×4的亮度DST系数块,然后根据亮度DST系数块中第2行和第2列对应系数,即图5中浅灰色块,计算此系数块的PNNZ值,PNNZ值表示指定位置中系数的非零个数。
步骤2.2:若当前系数块的PNNZ小于一个预设的阈值Nth,Nth=1~7,则此系数块放弃嵌入水印信息,否则对当前4×4的亮度DST系数块应用反量化和反变换,得到第一重构残差矩阵Rr,如式(1)所示;
步骤2.4:设计水印嵌入矩阵W如式(3)所示:
其中,δ为嵌入强度;
其中,Qstep是等效量化步长;
步骤2.6:根据下式利用得到的水印嵌入矩阵W修改原始的DST系数矩阵;
XW=X+W (5)
其中,X是原始的DST系数矩阵,XW代表修改后的DST系数矩阵,实现了水印的嵌入;
其中,Qstep是等效量化步长;
步骤2.8:根据下式利用上一步骤中得到的水印嵌入矩阵W修改原系数矩阵;
XW=X-W (7)
步骤2.9:当前的4×4的亮度DST系数块处理完毕,重复步骤2.1至2.8,直到所有4×4的亮度DST系数块处理完成。
步骤2中有两个重要的门限值,Nth和Rth;这两个值的设定是为了平衡数据嵌入算法的不可感知性和嵌入容量,本实施例中分别设置Nth=6和Rth=3。根据嵌入水印信息的二进制位wk的不同取值,设置嵌入矩阵W中的嵌入强度δ,通过嵌入矩阵W修改原始的DST系数矩阵,以实现水印信息的嵌入。
步骤3:加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的P帧图像中,步骤3具体为;
步骤3.1:获得每个P帧4×4的亮度DCT系数块,为了实现水印的盲提取,利用DCT系数矩阵A中系数A1和A2作为标志位,若A1和A2的非零数目大于等于一个阈值Tth,Tth取1或2,则进行下一步的嵌入过程,否则该块放弃嵌入数据;
步骤3.2:选用(1,7,3)矩阵编码方案,使用DCT系数矩阵中第3至第9个系数A3~A9作为载波信号,并利用它们的最低有效位构建载波向量S1×7:
S1×7=(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7) (9)
其中,v1~v7分别为A3~A9的最低有效位;
步骤3.3:选取二进制汉明码矩阵H3×7:
然后,由H3×7和S1×7根据式(11)计算出依赖向量D3×1;
其中,S1×c代表1行c列载波向量,Hm×c代表m行c列的汉明码矩阵,Dm×1代表m行1列依赖向量,mod代表取模操作;
步骤3.4:按顺序选取3bits水印信息组成信息向量E3×1=(m1,m2,m3),然后根据式(12)计算出载波向量S1×7中要修改位置P,根据修改位置对DCT系数矩阵A的A3~A9中相应位置的系数进行加1修改,完成水印嵌入;
步骤3.6:当前的4×4的亮度DCT系数块处理完毕,重复步骤2.2.1至2.2.3,直到所有4×4的亮度DCT系数块处理完成。
步骤4:HEVC视频解码阶段,对嵌入到I帧图像的水印信息进行盲提取,步骤4具体为;
步骤4.1:在HEVC视频解码端,对于每个I帧的4×4亮度DST系数块,根据亮度DST系数块中第2行和第2列对应系数计算此系数块的PNNZ值,
步骤4.2:当此系数块的PNNZ值小于预设阈值Nth时,放弃提取信息;否则,对该系数块应用反量化和反变换,得到第二重构残差矩阵RW:
步骤4.4:根据式(14)提取嵌入的水印信息,wk代表提取到的二进制信息位:
步骤4.5:将提取到的水印信息保存起来,重复步骤4.1至4.4,直到所有的4×4的亮度DST系数块处理结束。
步骤5:HEVC视频解码阶段,对嵌入到P帧图像的水印信息进行盲提取,步骤5具体为;
S’1×7=(v’1,v’2,v’3,v’4,v’5,v’6,v’7) (17)
步骤5.3:利用公式(10)的汉明码矩阵H3×7乘以S’1×7的转置就可以获得提取到的水印信息M3×1:
M3×1=H3×7S’T 1×7 (18)
步骤5.4:将提取到的水印信息保存起来,重复步骤5.1至5.3,直到所有的4×4的亮度DCT系数块的处理结束。
步骤6:将提取的水印信息通过解密恢复为水印图像,完成水印图像的提取。
实验结果与分析
1、视频码率增长分析
一般情况下,视频中嵌入数据必然会带来一定程度的码率膨胀。但是嵌入算法不应该显著地影响视频的编解码过程,降低用户的使用体验。本发明通过对多种视频序列进行实验,测试该水印方法对视频码率的影响,实验结果如表1所示。在表1中,视频序列名称的构成如下:以RaceHorses_416x240_30为例,RaceHorses代表序列名称,416×240代表视频分辨率,30代表视频的帧率(frame rate)。QP代表视频压缩时的量化参数。码率的基本单位为kbps,从实验结果可以看出,所有测试序列的平均码率膨胀仅有0.2033%,可见本发明提出的水印方法对视频码率的膨胀影响较小。
表1水印引入的视频码率膨胀
2、视频主观质量分析
主观质量主要是指视频嵌入水印后,人类视觉是否能察觉到水印的存在。图6(a)-图6(d)是测试序列原始和嵌入水印视频帧对比图。图中,左侧是原始视频压缩后解码的视频帧,右侧是加入水印后压缩并解码的视频帧。主观质量分析实验结果均是在QP=28的情况下得到的。图6(a)为测试视频RaceHorses_416x240_30第6帧原始视频帧和水印视频帧对照图,图6(b)为测试视频RaceHorses_832x480_30第65帧原始视频帧和水印视频帧对照图,图6(c)为测试视频FourPeople_1280x720_60第1帧原始视频帧和水印视频帧对照图,图6(d)为测试视频BasketballDrive_1920x1080_50第65帧原始视频帧和水印视频帧对照图。实验结果表明,人眼很难察觉到视频中水印的存在,本水印方法未对视频主观质量造成明显的影响,保证了水印算法的不可感知性。
3、视频客观质量分析
在视频的主观质量评价体系中往往需要大量的人力和时间成本,并且会受到测试者主观意识的影响,而客观质量评价体系则是利用算法和视觉模型,在计算机上完成对重建图像的质量评估。下面利用多个客观评价指标,从多个维度分析水印算法对视频质量的影响。
(1)PSNR
峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)是一种经典的全参考图像度量标准,用于衡量原始图像与失真图像之间的差异。PSNR定义如式(19)所示:
在式(20)中,m和n分别对应图像的长度和宽度,I(i,j)和K(i,j)分别对应原始图像和失真图像。在本实验中,PSNR的取值范围为0到100,值越大代表视频图像的失真越小,当取值在30~40之间时,图像产生的失真便很难被察觉。表2中给出了本水印算法对视频PSNR值的影响。其中,PSNR值的计算结果是视频序列在YUV分量上的平均值。参考图像是压缩前的视频图像,原始视频是未嵌入水印时经HEVC压缩并解码后的视频。由表2中可以看出,本发明算法的PSNR值相比于原始视频只有微小的减少。实验结果表明,本发明的视频水印算法具有良好的不可感知性。
表2本发明的水印算法对视频PSNR值的影响
(2)SSIM
结构相似指数SSIM(Structure Similarity)是从亮度相似度、对比相似度和结构相似度三个分量来评估图像失真。该算法利用一个窗口函数Wi,j(i,j=0,1,2,…,N)在图像上执行卷积得到,定义如式(21)所示:
需要的注意是,在式(21)中,图像U用到了负索引,其超出了图像区域,这里将最近的边缘像素扩展到所需位置。然后,利用式(22)中的卷积操作,在式(23)中计算图像像素的SSIM:
在式(23)中,C1=0.012,C2=0.032。SSIM取值范围是0到1,值越大代表图像失真越小,SSIM=1说明两个图像相同。表3是实验中本水印算法对视频图像SSIM值的影响。从表3中的实验结果可以看出,本发明的水印算法对SSIM值的影响很小,说明水印对视频图像仅造成了轻微失真。
表3本发明水印算法对视频SSIM值的影响
本实验用于测试的平台为:Intel(R)Core(TM)i5-10400 [email protected];内存(RAM):16GB;操作***:Windows 10 64位;算法实现语言:C++语言。
通过以上的一系列分析说明本发明提出的基于H.265/HEVC盲水印方法,可以有效限制视频码率的增长,实现水印的盲提取,在取得较高数据嵌入容量的同时保障了视频视觉质量。实验证明本发明的水印方法适用于视频版权保护等应用场景,具有较高的实用价值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明的思想,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:将带有版权信息的水印图像加密处理;
步骤2:加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的I帧图像中;
步骤3:加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的P帧图像中;
步骤4:HEVC视频解码阶段,对嵌入到I帧图像的水印信息进行盲提取;
步骤5:HEVC视频解码阶段,对嵌入到P帧图像的水印信息进行盲提取;
步骤6:将提取出来的水印信息经过解密恢复成水印图像。
2.如权利要求1所述的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,步骤1具体为;
水印图像加密处理使用的加密方法是Fibonacci变换加密算法、Hilbert曲线变换加密算法、仿射变换加密算法或幻方变换加密算法;加密后水印图像的像素值作为水印信息将以二进制的形式嵌入到视频中。
3.如权利要求1所述的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,步骤2具体为;
步骤2.1:首先找出I帧的4×4的亮度DST系数块,然后根据亮度DST系数块中第2行和第2列对应系数计算此系数块的PNNZ值,PNNZ值表示指定位置中系数的非零个数;
步骤2.2:若当前系数块的PNNZ值小于一个预设的阈值Nth,Nth=1~7,则此系数块放弃嵌入水印信息,否则对当前4×4的亮度DST系数块应用反量化和反变换,得到第一重构残差矩阵Rr,如式(1)所示;
步骤2.4:设计水印嵌入矩阵W如式(3)所示:
其中,δ为嵌入强度;
其中,Qstep是等效量化步长;
步骤2.6:根据下式利用得到的水印嵌入矩阵W修改原始的DST系数矩阵;
XW=X+W (5)
其中,X是原始的DST系数矩阵,XW代表修改后的DST系数矩阵,实现了水印的嵌入;
其中,Qstep是等效量化步长;
步骤2.8:根据下式利用上一步骤中得到的水印嵌入矩阵W修改原系数矩阵;
XW=X-W (7)
其中,X是原始的DST系数矩阵,XW代表修改后的DST系数矩阵,实现了水印的嵌入。
步骤2.9:当前的4×4的亮度DST系数块处理完毕,重复步骤2.1至2.8,直到所有4×4的亮度DST系数块处理完成。
4.如权利要求1所述的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,步骤3具体为;
步骤3.1:获得每个P帧4×4的亮度DCT系数块,为了实现水印的盲提取,利用DCT系数矩阵A中系数A1和A2作为标志位,若A1和A2的非零数目大于等于一个阈值Tth,Tth取1或2,则进行下一步的嵌入过程,否则该块放弃嵌入数据;
步骤3.2:选用(1,7,3)矩阵编码方案,使用DCT系数矩阵中第3至第9个系数A3~A9作为载波信号,并利用它们的最低有效位构建载波向量S1×7:
S1×7=(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7) (9)
其中,v1~v7分别为A3~A9的最低有效位;
步骤3.3:选取二进制汉明码矩阵H3×7:
然后,由H3×7和S1×7根据式(11)计算出依赖向量D3×1;
其中,S1×c代表1行c列载波向量,Hm×c代表m行c列的汉明码矩阵,Dm×1代表m行1列依赖向量,mod代表取模操作;
步骤3.4:按顺序选取3bits水印信息组成信息向量E3×1=(m1,m2,m3),然后根据式(12)计算出载波向量S1×7中要修改位置P,根据修改位置对DCT系数矩阵A的A3~A9中相应位置的系数进行加1修改,完成水印嵌入;
步骤3.6:当前的4×4的亮度DCT系数块处理完毕,重复步骤2.2.1至2.2.3,直到所有4×4的亮度DCT系数块处理完成。
5.如权利要求3所述的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,步骤4具体为;
步骤4.1:在HEVC视频解码端,对于每个I帧的4×4亮度DST系数块,根据亮度DST系数块中第2行和第2列对应系数计算此系数块的PNNZ值,
步骤4.2:当此系数块的PNNZ值小于预设阈值Nth时,放弃提取信息;否则,对该系数块应用反量化和反变换,得到第二重构残差矩阵RW:
步骤4.4:根据式(14)提取嵌入的水印信息,wk代表提取到的二进制信息位:
步骤4.5:将提取到的水印信息保存起来,重复步骤4.1至4.4,直到所有的4×4的亮度DST系数块处理结束。
6.如权利要求4所述的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,步骤5具体为;
S'1×7=(v′1,v′2,v′3,v′4,v′5,v′6,v′7) (17)
步骤5.3:利用公式(10)的汉明码矩阵H3×7乘以S'1×7的转置就可以获得提取到的水印信息M3×1:
M3×1=H3×7S'1×7 (18)
步骤5.4:将提取到的水印信息保存起来,重复步骤5.1至5.3,直到所有的4×4的亮度DCT系数块的处理结束。
7.如权利要求1所述的基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法,其特征在于,还包括通过峰值信噪比PSNR和结构相似指数SSIM对***水印信息后的视频质量进行评价。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202210562182.6A CN114998081A (zh) | 2022-05-23 | 2022-05-23 | 一种基于h.265/hevc的视频盲水印嵌入和提取方法 |
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