3D視頻的編碼方法在HEVC（high efficiency video coding）的基礎(chǔ)上有了較大的改動(dòng).針對(duì)這些改變,提出了一種基于紋理復(fù)雜度和運(yùn)動(dòng)方向的3D視頻水印算法.首先,采用灰度共生矩陣和梯度矩陣分別對(duì)I幀中CTU（coding tree unit）和8 CU×8 CU（coding unit）紋理復(fù)雜度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,將分析結(jié)果作為閾值選出P幀和B幀中紋理復(fù)雜度較高的8 CU×8 CU;其次,選擇幀間預(yù)測(cè)模式為對(duì)稱分割的塊作為嵌入塊,結(jié)合同位紋理塊的運(yùn)動(dòng)矢量分量大小來(lái)確定嵌入的水印;最后,通過(guò)調(diào)制當(dāng)前塊運(yùn)動(dòng)矢量的搜索范圍或修改區(qū)域最優(yōu)運(yùn)動(dòng)矢量的大小來(lái)嵌入水印.本算法對(duì)不同視頻序列平均嵌入容量達(dá)到613字節(jié)/幀,在不同QPs（quantization parameters）（25、 30、 35、 40）值的重編碼攻擊下的平均誤碼率為13.31%, PSNR值平均下降僅為0.007 5 dB,對(duì)合成視點(diǎn)質(zhì)量幾乎沒(méi)有影響,同時(shí)魯棒性好. 

【文章來(lái)源】：信息與控制. 2019,48(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

幀間分割

鉆石搜索模板

在3D視頻的編碼框架中深度圖并不是用來(lái)視覺觀看, 而是用于繪制出虛擬視點(diǎn)達(dá)到立體感, 所以深度圖的失真將直接影響虛擬視點(diǎn)的失真, 本文實(shí)驗(yàn)測(cè)試是分析視頻的主觀視覺變化和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)的大小變化來(lái)判斷水印嵌入前后深度圖失真的大小. 本文選取Balloons和UndoDancer序列嵌入水印前后同一幀紋理圖和對(duì)應(yīng)的深度圖來(lái)進(jìn)行對(duì)比. 如圖3所示, 水印嵌入前后視頻的紋理圖、 深度圖和合成的虛擬視點(diǎn)在主觀視覺上都幾乎沒(méi)有變化.主觀視覺效果分析并不能客觀地體現(xiàn)出視頻的整體質(zhì)量變化情況, 峰值信噪比和比特率的變化情況可以從客觀上評(píng)價(jià)嵌入水印前后不同視頻測(cè)試序列的質(zhì)量, 因此本文對(duì)兩個(gè)客觀指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析, 如表3所示. 其中, Po和Pe分別表示水印嵌入前、 后深度圖的峰值信噪比的大小, ΔP=Po-Pe表示嵌入水印對(duì)視頻序列深度圖平均峰值信噪比的變化情況. Bo和Be分別表示水印嵌入前、 后視頻測(cè)試序列總的比特率大小, ΔB=Bo-Be表示嵌入水印視頻總的比特率的變化情況. 由表中數(shù)據(jù)可知, 嵌入水印后5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)視頻測(cè)試序列深度圖的PSNR值平均下降了0.007 5 dB, 總的比特率平均增加0.001 3 kbit/s, 因此, 算法造成的視頻的客觀質(zhì)量變化很小, 可以忽略不計(jì).

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于幾何校正與非下采樣Shearlet變換的圖像水印算法[J]. 肖寧,李愛軍.  信息與控制. 2019(01)
[2]3D-HEVC深度圖幀內(nèi)編碼快速算法[J]. 韓雪,馮桂,曹海燕.  信號(hào)處理. 2018(06)
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[5]3D-HEVC深度圖幀內(nèi)預(yù)測(cè)快速算法[J]. 王馳,馮桂,蔡春亭,韓雪.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2018 (01)
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[7]基于單深度幀內(nèi)模式的3D-HEVC深度視頻信息隱藏算法[J]. 王靜,郁梅,蔣剛毅,駱挺,高巍.  光電子·激光. 2017(08)

碩士論文
[1]基于快速運(yùn)動(dòng)搜索和時(shí)空域相關(guān)性的HEVC幀間預(yù)測(cè)算法研究[D]. 安亮.西安電子科技大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3553496