一種新的適用于廣播監(jiān)視的安全視頻水印算法(

1、一種新的適用于廣播監(jiān)視的安全視頻水印算法收稿日期：2007-10-28. 本課題得到國(guó)家自然科學(xué)基金 (60572142)、河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(0624220058)、河南省教育廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(2007520045)資助. 劉麗，女，1978年生，講師，博士生，主要研究方向?yàn)閿?shù)字水印、多媒體信息安全等. Email: lliulli. 彭代淵，男，1955年生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)槊艽a學(xué)、網(wǎng)絡(luò)信息安全、編碼理論等.劉麗1),2)，彭代淵2)1)(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用系，鄭州 450015）2)(西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,成都 610031）摘 要 在廣播監(jiān)視應(yīng)

2、用中，需要對(duì)視頻片段進(jìn)行認(rèn)證。使用三維離散小波變換和中值量化方法，提出一種新的利用密鑰生成魯棒視頻哈希的算法。提出的哈希算法對(duì)于視頻編輯以及有損壓縮都具有很好的魯棒性。并在此基礎(chǔ)上提出一種適用于廣播監(jiān)視的安全視頻水印方案。該方案利用生成的哈希值和版權(quán)標(biāo)識(shí)形成待嵌入的水印信息，以實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻片段的認(rèn)證。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法具有較高的安全性和魯棒性。關(guān)鍵詞 視頻水??；視頻哈希；線性共謀；分集中圖法分類號(hào) TP391A Novel Secure Video Watermarking for Broadcast Monitoring LIU Li1), 2), PENG Dai-Yuan2

3、)1) (Computer Science Application, ZhengZhou Institute of Aeronautical Industry Management, Zhengzhou 450015)2) (School of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031)Abstract Authentication of a video clip via its hash finds application in broadcast monitorin

4、g. For broadcast monitoring, a novel algorithm for computing a robust hash from video clips, being secret key based, is proposed based on the 3-D Discrete Wavelet Transform (3D-DWT) and median quantization. The proposed hash algorithm is shown to be remarkably robust against video modifications and

5、lossy compression. On the basis of the video hashing, a secure video watermarking scheme for broadcast monitoring is put forward. In the proposed scheme, the short hash and copyright information are combined to create the embedding watermark. And they are used in the authentication of video clips. S

6、ome analyses and experimental results show that the proposed scheme has a good security and robustness.Keywords video watermarking; video hashing; linear collusion; diversity1 引言許多數(shù)字產(chǎn)品都要通過電視廣播網(wǎng)進(jìn)行廣播，例如：新聞、電影、廣告等等。眾所周知，廣播時(shí)段是十分昂貴的。每一個(gè)廣告客戶都需要確認(rèn)占有全部從廣播公司購(gòu)買的廣告時(shí)間，作品版權(quán)所有者也要確保他們的所有物不會(huì)被侵權(quán)電臺(tái)非法轉(zhuǎn)播。對(duì)廣播監(jiān)視而言，數(shù)字水 印顯

7、然是鑒別信息的可選方案。水印具有其本身存在于內(nèi)容之中這一優(yōu)點(diǎn)，優(yōu)于廣播信號(hào)中特定片段的使用，因此它與廣播設(shè)備的安裝基礎(chǔ)（A-D、D-A變換）完全協(xié)調(diào)一致。利用數(shù)字水印的廣播監(jiān)視技術(shù)中，需要考慮三個(gè)實(shí)體：合法廣告客戶、攻擊者（包括非法廣告客戶）、廣播監(jiān)視設(shè)備。合法廣告客戶在其廣告被電視臺(tái)播放之前，首先將自己的每個(gè)廣告中都嵌入水印，然后用廣播監(jiān)視設(shè)備對(duì)他們已付費(fèi)的電視臺(tái)進(jìn)行監(jiān)視。而攻擊者的目的是擾亂監(jiān)視設(shè)備正常工作，使其鑒別出虛假信息。歐洲的ESPRIT項(xiàng)目VIVA（Visual Identity Verification Auditor）已經(jīng)證明了把數(shù)字水印用在專業(yè)的電視廣播監(jiān)視系統(tǒng)中的可行性。

8、著名的JAWS（Just Another Watermarking System）1算法就是成功應(yīng)用于商業(yè)廣播監(jiān)視系統(tǒng)中2-4的一種視頻水印算法。該算法雖然有魯棒性好、復(fù)雜度低以及實(shí)時(shí)性高等優(yōu)點(diǎn)，但是設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)的過程中采用獨(dú)立于宿主信號(hào)且服從正態(tài)分布的偽隨機(jī)序列作為水印模板，僅考慮了水印的魯棒性。在2005年，Karen Su等人針對(duì)JAWS算法的不足，提出了一種能夠抵抗線性共謀攻擊的魯棒視頻水印算法（稱為SLIDE算法）5。該算法雖然可以防止攻擊者通過線性共謀攻擊估計(jì)或惡意去除水印，但是設(shè)計(jì)者仍然采用獨(dú)立于宿主信號(hào)的偽隨機(jī)序列作為水印模板。JAWS算法和SLIDE算法在設(shè)計(jì)過程中都采用偽隨

9、機(jī)序列作為水印，僅考慮了水印的魯棒性。但如果要把這些算法應(yīng)用在廣播監(jiān)視技術(shù)中還應(yīng)當(dāng)考慮算法的安全性。例如，在電視廣告中，如果攻擊者想辦法得到合法廣告中嵌入的水印，再將水印拷貝到另外一段非法廣告中，即拷貝攻擊。非法廣告客戶為了不向電視臺(tái)支付廣告費(fèi)用而將自己的廣告播出，就會(huì)采用這種攻擊方法。因此，在設(shè)計(jì)魯棒視頻水印方案時(shí)，不僅要考慮魯棒性，而且還要考慮具體應(yīng)用中水印系統(tǒng)對(duì)安全性的要求，從而提高系統(tǒng)的安全性。結(jié)合拷貝攻擊，針對(duì)JAWS算法和SLIDE算法在廣播監(jiān)視應(yīng)用中的不足，本文提出一種適用于廣播監(jiān)視的安全視頻水印方案。首先，提出一種新穎的魯棒視頻哈希算法，然后采用視頻的哈希值作為水印的一部分，以

10、達(dá)到認(rèn)證的目的，從而提高水印系統(tǒng)的安全性。水印的嵌入和提取則利用通信分集技術(shù)來(lái)提高水印的魯棒性。2 魯棒視頻哈希算法文獻(xiàn)6中給出了一種基于三維離散余弦變換（3D-DCT）的視頻哈希算法，本文提出一種基于三維離散小波變換（3D-DWT）的視頻哈希算法。因?yàn)樾〔ㄗ儞Q不僅具有時(shí)間-頻率定位能力，具有局部時(shí)頻特性的小波基更能捕捉視頻圖像的非平穩(wěn)信息，可以獲得更高的壓縮比，而且它具有與人眼視覺特性相適應(yīng)的特點(diǎn)，從而可在同樣的平均碼率下獲得視覺質(zhì)量更好的重建圖像。也就是說，針對(duì)同一段視頻，在要求得到的哈希值位數(shù)相同的情況下，用小波變換計(jì)算的哈希值比用余弦變換計(jì)算的哈希值更能詳細(xì)、準(zhǔn)確地代表這一視頻片段。提

11、出的哈希提取算法如下。2.1 視頻預(yù)處理在對(duì)視頻序列進(jìn)行哈希計(jì)算之前，首先要把輸入的視頻序列預(yù)處理成標(biāo)準(zhǔn)的大小。預(yù)處理過程具體可分為兩步：第一步，先對(duì)原始視頻序列Voriginal (W, H, F)在時(shí)間維上采用一維高斯低通濾波器進(jìn)行濾波，然后對(duì)濾波后的一維信號(hào)進(jìn)行下采樣，使其變成V (W, H, f)。也就是說不同的視頻幀中相同位置的像素V (x, y, i)，都可以看成是一個(gè)一維信號(hào)，然后對(duì)這些一維信號(hào)分別進(jìn)行濾波和子采樣，使其變成V (x, y ,j)，；第二步，對(duì)每個(gè)視頻幀分別進(jìn)行二維高斯低通濾波，然后對(duì)濾波后的每個(gè)視頻幀進(jìn)行下采樣。這樣，原始的視頻序列Voriginal (W, H

12、, F)，就被預(yù)處理成標(biāo)準(zhǔn)的Vnormal (w, h, f)，其中F是指的是原始視頻序列幀數(shù)，f是經(jīng)預(yù)處理后標(biāo)準(zhǔn)的幀數(shù)。2.2 三維離散小波變換三維離散小波變換是可分離的二叉樹結(jié)構(gòu)變換，即給定一個(gè)三維的視頻序列Vnormal (w, h, f)，先對(duì)它的幀內(nèi)行方向進(jìn)行一維小波變換，然后對(duì)幀內(nèi)列方向進(jìn)行一維小波變換，最后對(duì)時(shí)間維進(jìn)行一維小波變換。這樣就可以完成該視頻序列的一層三維離散小波變換，記為，其中， 和 分別為待處理信號(hào)的行、列和時(shí)間維。那么多層三維離散小波變換，可以通過對(duì)上一層低頻子帶進(jìn)行一層三維離散小波變換得到。2.3 哈希計(jì)算首先，對(duì)經(jīng)過預(yù)處理后的信號(hào)Vnormal (w, h,

13、f)進(jìn)行層三維離散小波變換（其中n的取值由哈希值的位數(shù)決定）。然后，選取低頻子帶的變換系數(shù)進(jìn)行哈希值的計(jì)算。哈希值的計(jì)算過程如下：Step1：按照一定的掃描順序?qū)呙璩梢痪S序列， ,，S為選取的低頻子帶的變換系數(shù)的個(gè)數(shù)，然后根據(jù)密鑰key1、key2 、key3對(duì)進(jìn)行混沌置亂7得AC(j) , ，其中；Step2：對(duì)一維序列AC(j)進(jìn)行排序得序列C(k), ，并求C(k)的中值；Step3：計(jì)算視頻片段Voriginal (W, H, F)的哈希值： (1) 以上操作使得哈希算法對(duì)視頻的一系列微小的變化都具有很好的魯棒性。而且，如果攻擊者不知道key1、key2 、key3，他就不能準(zhǔn)確地計(jì)

14、算出視頻片段的哈希值，也就是說，提出的視頻哈希算法是安全的。3 適用于廣播監(jiān)視的視頻水印算法在廣播監(jiān)視中應(yīng)用水印技術(shù)，為了防止水印在經(jīng)過各種處理后被去除，通常采用魯棒水印技術(shù)。然而，僅僅在設(shè)計(jì)水印算法的時(shí)候考慮魯棒性是不夠的，因?yàn)橛泄粽咭苍谠噲D擾亂廣播監(jiān)視設(shè)備的正常工作(如偽造攻擊)，使其鑒別出虛假結(jié)果，這必將引發(fā)廣播電視臺(tái)與合法廣告客戶之間的重大糾紛。為了避免糾紛的發(fā)生，我們?cè)谠O(shè)計(jì)適用于廣播監(jiān)視的視頻水印算法的時(shí)候也要考慮到水印的安全性。為了提高整個(gè)系統(tǒng)的安全性,本文的水印不是簡(jiǎn)單的利用圖片或者偽隨機(jī)序列,而是利用視頻哈希值和版權(quán)信息共同構(gòu)成水印,以達(dá)到廣播監(jiān)視應(yīng)用中對(duì)視頻片段進(jìn)行認(rèn)證的目

15、的。3.1 廣播監(jiān)視應(yīng)用中水印的生成提出的算法將水印嵌入在視頻片段的Y分量中，為了使視頻哈希序列的提取在水印嵌入前后保持同步，采用YUV格式的視頻序列中的U分量來(lái)提取視頻片段的哈希序列。原始視頻片段的U分量為V (x, y, z)，它的一層三維離散小波分解為，并對(duì)其低頻子帶系數(shù)求哈希值。例如：視頻序列foreman(176,144,20)，即20幀的qcif格式的foreman序列，其采樣格式為4:2:0。首先，對(duì)它的U分量進(jìn)行一層小波分解得其低頻子帶，然后用作為魯棒視頻哈希的輸入。在計(jì)算哈希值之前，先經(jīng)過預(yù)處理，使其變成標(biāo)準(zhǔn)大小。然后再對(duì)進(jìn)行兩層三維離散小波變換，最后對(duì)變換后的低頻系數(shù)進(jìn)行哈

16、希值計(jì)算。這樣foreman(176,144,20)序列經(jīng)過哈希以后，得出的是128比特的信息，而且這128比特的信息中0和1的個(gè)數(shù)是相等的。然后，將計(jì)算出的哈希序列和版權(quán)保護(hù)信息連接在一起，即哈希序列作為前128位，版權(quán)保護(hù)信息作為后128位。其中版權(quán)保護(hù)信息只有合法廣告客戶獨(dú)自擁有，如128位的偽隨機(jī)序列。為了避免攻擊者能夠在提出水印后分離出視頻哈希值，在水印被嵌入之前，要對(duì)這256比特的信息進(jìn)行置亂7。最后對(duì)置亂后的256比特信息進(jìn)行升維，使其變?yōu)?6×16的待嵌入的水印信息。合法廣告客戶如果將前面已經(jīng)生成的水印嵌入到自己的廣告片段中，再將含水印的廣告在他已付費(fèi)的電視臺(tái)播放，這

17、樣他就可以相信廣播監(jiān)視設(shè)備報(bào)告的結(jié)果了。然后選用現(xiàn)有魯棒視頻水印的嵌入和提取技術(shù)就可以完成在視頻中加水印。但要遵循的一個(gè)原則是：利用視頻片段的一部分提取哈希值，而嵌入過程并不改變這一部分，只將水印嵌入到剩余的部分，這樣就可以在水印嵌入前后保持哈希值提取的同步。為了提高水印系統(tǒng)的魯棒性和水印提取的實(shí)時(shí)性，本文利用通信分集的思想，采用重復(fù)嵌入的水印技術(shù)。3.2 嵌入?yún)^(qū)域的自適應(yīng)選擇有關(guān)心理視覺的研究表明，人眼對(duì)各種環(huán)境有不同的敏感度。例如，人眼對(duì)于紋理復(fù)雜區(qū)域（如邊緣）所產(chǎn)生的失真并不敏感，但是在邊緣區(qū)域嵌入水印魯棒性會(huì)降低；另一方面，視頻序列與靜止圖像的不同在于它包含運(yùn)動(dòng)部分，具有變化的特性，而

18、人眼對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)的物體敏感度會(huì)有所下降，因此可以在高運(yùn)動(dòng)區(qū)域嵌入水印。但是水印嵌入在高速運(yùn)動(dòng)物體的一些細(xì)節(jié)區(qū)域（如邊緣）時(shí)，水印的魯棒性就會(huì)降低。因此本文選擇高運(yùn)動(dòng)區(qū)域中梯度變化較小的區(qū)域嵌入水印。高運(yùn)動(dòng)區(qū)域的選取是在相鄰幀間利用運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器8，將圖像塊劃分成慢速運(yùn)動(dòng)區(qū)域和快速運(yùn)動(dòng)區(qū)域兩類，然后在快速運(yùn)動(dòng)區(qū)域中利用塊復(fù)雜度選取梯度變化相對(duì)較小的一部分區(qū)域嵌入水印，即當(dāng)塊復(fù)雜度小于Tg時(shí)，則該塊被用來(lái)嵌入水印。塊復(fù)雜度定義如下： (2)其中表示塊復(fù)雜度，、分別表示塊中當(dāng)前像素與其在x方向和-x方向相鄰像素的灰度值之差。3.3 水印的嵌入整個(gè)嵌入過程在空域進(jìn)行，并且只將水印嵌入在亮度分量上，嵌入方法

19、采用位平面替換。為了在魯棒性和不可見性之間取得很好的折中，所替換的位平面的位置k由下式?jīng)Q定： (3)其中，表示取整，表示方差，表示原始子幀。3.4 水印的提取水印的檢測(cè)和提取不需要原始視頻的參與。具體地提取步驟如下：Step1: 每個(gè)已嵌入水印的視頻幀被分成互不重疊的16×16的塊（子幀），并根據(jù)式（2）計(jì)算每個(gè)塊的復(fù)雜度。如果計(jì)算出的塊復(fù)雜度小于一給定閾值, 則將該塊歸入集合 ；Step2: 集合S1中的每一個(gè)元素分別被分解成8個(gè)位平面：, (4)由于根據(jù)式（3）計(jì)算出的，所以分別計(jì)算水印信息與第2、3、4個(gè)位平面的相關(guān)值：。 (5)再將與閾值進(jìn)行比較：檢測(cè)到水印沒有檢測(cè)到水印如果

20、 大于等于，則說明檢測(cè)到水印，并將相應(yīng)的位平面 放入集合 ；Step3: 在集合S2中可以得到個(gè)16×16的塊。那么提取的水印可以通過計(jì)算的加權(quán)和求得：, (6)其中，, (7)。 (8)將最后得到的加權(quán)和轉(zhuǎn)化為二值信息即得最后提取的水印。4 安全分析4.1 線性共謀攻擊視頻水印不同于圖像水印的一個(gè)特點(diǎn)是攻擊者可利用更多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有高度的相關(guān)性，即使在每個(gè)圖像幀內(nèi)做空間不相關(guān)樣本的假設(shè)，典型的視頻序列在時(shí)間軸上依然具有很強(qiáng)的相關(guān)性。攻擊者可以利用該相關(guān)性對(duì)含水印視頻進(jìn)行惡意攻擊，這種類型的攻擊被稱為線性共謀攻擊5。線性共謀攻擊是當(dāng)前視頻水印研究中的一個(gè)重要問題。線性共謀攻擊分

21、為兩類5：如果水印嵌入者在大量的視覺上相異的視頻幀中通過線性組合嵌入相同的水印，那么攻擊者就可以估計(jì)出水印信息，這種攻擊就是第1類線性共謀攻擊，該類型的攻擊可以看作是未經(jīng)授權(quán)的檢測(cè)；如果水印嵌入者在大量的視覺上相同的視頻幀中通過線性組合嵌入不同的水印，那么攻擊者就可以估計(jì)出原始視頻信息，這種攻擊就是第2類線性共謀攻擊，該類型的攻擊可以看作是未經(jīng)授權(quán)地去除。Furon等人在文獻(xiàn)9中明確指出：水印安全的范圍很廣，它不僅包括水印的去除，而且還包括未經(jīng)授權(quán)的嵌入和檢測(cè)。由此看來(lái)線性共謀攻擊應(yīng)該用來(lái)衡量水印的安全性。上述的線性共謀攻擊可由如下數(shù)學(xué)模型來(lái)描述：給定一個(gè)嵌入水印的視頻序列，其中，Xk是原始視

22、頻幀，Yk是嵌入水印后的視頻幀，ak是嵌入強(qiáng)度，Wk是水印信息。線性共謀是從嵌入水印后的視頻序列中選取m(mn)幀（不一定是連續(xù)的），并對(duì)這m幀形成一個(gè)線性組合的過程: (9)其中表示水印或宿主視頻信號(hào)的最佳均方誤差估計(jì)。如果是水印的最佳均方誤差估計(jì)，則表示遭受了第1類線性共謀攻擊；如果是宿主信號(hào)的最佳均方誤差估計(jì)，則表示遭受了第2類線性共謀攻擊。令bi=1/m，那么就得到視頻水印中的幀平均。 視頻幀Xi和Xj在視覺上相同是指它們?cè)诰揭饬x上相似，即， (10)或Xi和Xj的相關(guān)系數(shù) 。 (11)如果， (12)則Xi是Xj的最佳均方誤差估計(jì)。 如果含水印的視頻遭受到第1類線性共謀攻擊，即式(

23、9)中是水印的最佳均方誤差估計(jì)，則有 ， (13)其中 。令，則有， 。 (14)由式(13)和式(14)可得 (15)如果含水印的視頻遭受到第2類線性共謀攻擊，即式(9)中是原始視頻信號(hào)的最佳均方誤差估計(jì)，則有 。 (16)那么，根據(jù)式(15)和式(16)，如果 且 (17)成立，則兩種線性共謀都不可能發(fā)生。 如果令嵌入水印的方差大于0，則有 。 (18)那么，如果 (19)成立，則式(17)滿足，即線性共謀不可能發(fā)生。由式(19)可知 (20)成立。如果把同一個(gè)水印模式嵌入到各視頻幀中，即, (21)令水印的均值為0，且水印信息獨(dú)立于尺度因子和視頻幀，則。 (22)式（22）成立的充分必要

24、條件是。 (23) 由式(21)和式(23)可以看出，在設(shè)計(jì)視頻水印方案的時(shí)候，如果采用同一水印模式，且水印信息均值為0，方差大于0，使嵌入強(qiáng)度自適應(yīng)于相應(yīng)的原始視頻幀的方差，那么攻擊者就很難利用視頻序列在時(shí)間軸上的強(qiáng)相關(guān)性對(duì)含水印視頻進(jìn)行惡意攻擊。提出的水印方案正好符合這一設(shè)計(jì)要求，因此攻擊者很難利用線性共謀攻擊對(duì)水印進(jìn)行惡意去除或未經(jīng)授權(quán)地提取，大大提高了算法的安全性。4.2 拷貝攻擊在廣播監(jiān)視應(yīng)用中，假設(shè)攻擊者知道算法，那么他可以提取廣告客戶的水印，并且把提取的水印嵌入到他的廣告中，然后代替合法廣告客戶的廣告播出，即拷貝攻擊。但是利用提出的視頻水印算法，攻擊者很難達(dá)到他拷貝攻擊的目的。因

25、為合法的廣告客戶嵌入的水印是具有認(rèn)證能力的水印，即在水印中加入了廣告片段的視頻哈希值。廣播監(jiān)視設(shè)備只需根據(jù)密鑰key1、key2和 key3解碼提取的水印信息，以得到水印信息中的視頻哈希序列，然后把提取的哈希序列和嵌入水印的廣告片段產(chǎn)生的哈希序列進(jìn)行比較，如果比特錯(cuò)誤率小于某一給定的閾值，那么廣播監(jiān)視設(shè)備就可以斷定合法廣告客戶的廣告已經(jīng)在其購(gòu)買的廣告時(shí)段被播出了。如果攻擊者想解碼嵌入的水印信息，從而用他的廣告片段的哈希序列代替合法客戶水印中的哈希序列，那么他們就必須能夠估計(jì)出key1、 key2和 key3。但是想通過蠻力攻擊來(lái)估計(jì)出key1、 key2和 key3，幾乎是不可能的。因?yàn)閗ey

26、1、 key2和 key3的密鑰空間分別大于1012, 1015 and 1016，而整個(gè)混沌置亂算法的密鑰空間大于10437，這大大降低了攻擊者利用蠻力攻擊來(lái)解碼水印信息的可能性，從而有效提高了算法的安全性。表1顯示了提出的算法、JAWS算法、SLIDE算法分別應(yīng)用在廣播監(jiān)視中的安全性。5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)采用qcif格式的視頻序列“foreman.yuv” 序列，幀數(shù)為20幀，采樣格式為4:2:0。表1 三種算法安全性比較算法安全性拷貝攻擊線性共謀攻擊JAWS差差SLIDE差高提出算法高較高5.1 提出的哈希算法的魯棒性測(cè)試圖1分別顯示了文獻(xiàn)6和本文提出的視頻哈希算法的魯棒性?？臻g幀旋轉(zhuǎn)是指視

27、頻的每一幀被分別旋轉(zhuǎn)1°，3°，5°和7°；幀內(nèi)像素循環(huán)移動(dòng)是指視頻幀內(nèi)像素縱向循環(huán)移動(dòng)，例如第一列的像素移動(dòng)到最后一列，行位置不變，原來(lái)第二列的像素變?yōu)榈谝涣?，依次類推，參?shù)設(shè)置分別為移動(dòng)行像素點(diǎn)的1%, 3%, 5%和 7%；隨機(jī)幀抖動(dòng)：在有損信道中，為了使被損壞的視頻序列幀數(shù)始終與原始文件中幀數(shù)保持一致，隨機(jī)選擇掉幀的位置，并用該位置周圍現(xiàn)存的幀的線性內(nèi)插來(lái)代替已丟失的幀，抖動(dòng)率分別取20%, 40%, 60%和80%。由此可以看出，針對(duì)同一段視頻，在取得相同長(zhǎng)度的哈希序列的情況下，提出的視頻哈希算法比文獻(xiàn)6中的算法魯棒性更高。(a) 不同比特率下

28、 H.264壓縮的影響 (b) 空間幀旋轉(zhuǎn)的影響 (c) 幀內(nèi)像素循環(huán)移動(dòng)的影響 (d) 隨機(jī)幀抖動(dòng)的影響圖 1 不同攻擊下的漢明距離 (a) H.264 壓縮； (b) 幀旋轉(zhuǎn)； (c) 幀內(nèi)像素循環(huán)移動(dòng)； (d) 隨機(jī)幀抖動(dòng)5.2 提出的水印算法的性能測(cè)試圖2顯示了foreman序列的連續(xù)三幀，其中(a)為原始視頻幀，(b)為嵌入水印后相應(yīng)的視頻幀。圖3顯示了foreman序列嵌入水印后的PSNR值（由于視頻序列的第一幀沒有嵌入水印，所以其PSNR值為0）。由此可以看出嵌入的水印具有很好的不可見性。 (a) 原始視頻 (b) 含水印視頻圖2 “foreman.yuv”視頻序列中的連續(xù)三幀表

29、2顯示了提出的水印算法經(jīng)過不同的魯棒性攻擊后提取水印的正確率。由于視頻通常是以壓縮格式存儲(chǔ)的，因此有必要測(cè)試一下算法針對(duì)有損壓縮的魯棒性。本文利用H.264/AVC JM-1211實(shí)現(xiàn)視頻的編解碼過程。實(shí)驗(yàn)對(duì)連續(xù)的20幀視頻序列進(jìn)行壓縮，幀率為25幀/秒。圖2顯示了經(jīng)不同比特率下H.264/AVC壓縮后提取水印的正確率，其中，由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出提出的算法針對(duì)H.264/AVC壓縮攻擊有較好的魯棒性。 圖3 嵌入水印后“foreman.yuv”序列的PSNR值 圖 4 不同比特率下H.264壓縮后提取水印的正確率表 2 不同魯棒性攻擊后的測(cè)試結(jié)果魯棒性攻擊水印提取的正確率魯棒性攻擊水印提取的正確

30、率魯棒性攻擊水印提取的正確率中值濾波94.92%幀去除100%隨機(jī)幀抖動(dòng)(0.4)100%剪切100%幀插入100%幀內(nèi)像素循環(huán)移動(dòng)(0.03)99.22%加性噪聲74.22%幀重組100%空間幀旋轉(zhuǎn)(3°)74.22%在matlab7.0環(huán)境下分別對(duì)JAWS算法和本文算法進(jìn)行仿真，在提取水印的同時(shí)，記錄了水印提取的時(shí)間。商業(yè)中常用的JAWS算法從連續(xù)的20幀中提取出水印的時(shí)間為3.115秒；本文提出的算法從連續(xù)的20幀中提取出水印的時(shí)間為3.357秒，從含水印視頻序列中提取哈希值再與提取的水印中的哈希值進(jìn)行匹配測(cè)試的時(shí)間為2.721秒，合起來(lái)共花費(fèi)6.078秒。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

31、明針對(duì)廣播監(jiān)視應(yīng)用，提出的方案不僅具有很好的不可見性和魯棒性，而且還有較高的安全性和實(shí)時(shí)性。6 結(jié)論在廣播監(jiān)視應(yīng)用中，僅對(duì)水印提取的實(shí)時(shí)性要求較高，而提出的算法是在空域利用通信分集技術(shù)進(jìn)行水印的提取，這大大提高了水印提取的實(shí)時(shí)性和正確性。文章基于三維離散小波變換和中值量化提出一種新穎的用于認(rèn)證的魯棒視頻哈希算法。提出的視頻哈希算法不僅針對(duì)一般的視頻編輯和有損壓縮具有很好的魯棒性，而且在廣播監(jiān)視應(yīng)用中可以用來(lái)對(duì)廣告片段進(jìn)行認(rèn)證。并在此基礎(chǔ)上給出了設(shè)計(jì)適用于廣播監(jiān)視的安全視頻水印算法所要遵循的一個(gè)原則，根據(jù)此原則提出一種安全視頻水印算法。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法針對(duì)廣播監(jiān)視應(yīng)用具有很好的

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