考慮到目前針對3維高效視頻編碼標準的視頻水印算法缺乏的問題,提出一種基于深度幀內(nèi)跳過模式的視頻水印算法.首先,分析深度幀內(nèi)跳過模式的編碼過程,并將該模式的4種預測類型分為垂直、水平兩大類;其次,進一步分析幀內(nèi)誤差傳播問題,對深度幀內(nèi)跳過模式的預測類型與水印值不匹配的嵌入單元進行選擇,以消除傳播誤差.最后,根據(jù)水印嵌入前、后的率失真代價變化來決定是否修改其預測類型.結(jié)果表明:在不同的量化參數(shù)下,平均每幀嵌入容量分別為649.567,340.155,173.286和58.130 bit,平均比特率變化分別為0.043%,0.046%,0.460%和0.018%.算法對比結(jié)果還表明:文中所提算法具有更大的嵌入容量,對比特率的影響更小,在對比特率影響小的同時具有一定的抗重編碼攻擊性能. 

【文章來源】：華僑大學學報(自然科學版). 2020,41(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

4種DIS模式預測類型

Balloons第一幀圖像的DIS模式分布,如圖2所示.圖2中:黃色區(qū)域表示DIS模式作為該區(qū)域CU的最優(yōu)編碼模式.從圖2可知:利用DIS模式嵌入水印可獲得大量可選擇的嵌入單元.在文中算法中,為實現(xiàn)水印的嵌入,將DIS模式的預測類型分為兩類,并建立水印值與類之間的映射關(guān)系.在劃分類別時還需注意的是,不同的類別劃分會對水印的嵌入、提取過程造成不同程度的影響.例如,將DIS模式的預測類型0,2分為一類,對應水印值0,預測類型1,3分為另一類,對應水印值1.當水印值與類之間的映射不成立時,修改DIS模式的預測類型,例如,將預測類型0修改為預測類型3.這樣分類的好處在于,預測類型0,3同屬于垂直模式,在修改DIS模式的預測類型時對嵌入單元的影響小;但預測類型0,3對應不同水印值,在視頻遭受重編碼攻擊時,預測類型0,3間可能相互轉(zhuǎn)換或轉(zhuǎn)換為垂直方向預測模式(模式19～34)中的任意一種,兩種情況都不利于水印的提取.

測試序列Balloons及PoznanStreet在QP值等于25時,合成視點第一幀圖像的主觀性能對比圖,如圖3所示.從圖3可知:合成視點的視頻質(zhì)量在主觀感知上變化不大.由此可知,盡管文中所提算法對合成視點有所影響,但仍處在可接受范圍之內(nèi).圖3 水印嵌入前、后合成視點的主觀性能對比

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于視覺感知的3D-HEVC幀間信息隱藏算法[J]. 王靜,郁梅,陳芬,彭宗舉,駱挺,蔣剛毅.  光電子·激光. 2018(04)
[2]基于幀內(nèi)預測模式多劃分的HEVC魯棒視頻水印算法[J]. 蔡春亭,馮桂,王馳,韓雪.  計算機應用. 2017(06)
[3]基于紋理方向的高效視頻編碼魯棒視頻水印[J]. 張明輝,馮桂.  計算機應用. 2015(09)



本文編號：3502806