發(fā)布時間：2024-03-26 20:53

　　考慮到零水印算法的優(yōu)越性以及目前針對3D高效視頻編碼標準的視頻水印算法少的情況,提出了一種抗重壓縮編碼的視頻零水印算法。首先,利用I幀的深度圖及非I幀的運動矢量和編碼單元劃分情況對水印的構(gòu)造位置進行選擇。其次,通過全相位雙正交變換及奇異值分解對16×16塊進行處理,獲取最大奇異值的最高有效位作為最終的特征信息。最后,得到的特征信息與圖像水印進行異或生成零水印并進行零水印注冊。實驗結(jié)果表明,在不同量化參數(shù)的重壓縮編碼攻擊、基于幀及重壓縮編碼混合攻擊和信號處理及重壓縮編碼混合攻擊下,本文算法具有良好的魯棒性。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1分割結(jié)果對比

由于深度圖中的像素值大小表示了該點所對應(yīng)目標到相機的距離,因此,主觀上認為利用深度圖進行閾值分割能得到更好的分割結(jié)果。對測試序列Balloons的第一幀深度圖與紋理圖的亮度分量直接進行OTSU閾值分割,得到對比結(jié)果圖1。左圖為利用深度圖獲取的前景區(qū)域,右圖為利用紋理圖的亮度分量獲....

圖2變換結(jié)果對比

圖2所示為圖像分別經(jīng)過8×8APBT及8×8DCT后的圖像,從圖中可以看出,APBT相比DCT有更好的低頻能量聚集效果,從而能夠獲取到穩(wěn)定的DC系數(shù)。在線性幾何中,任意尺寸的矩陣A都能進行SVD:

圖3最大奇異值直方圖

最后,對得到的最大奇異值進行BIT平面分解來獲得重要特征信息并與圖像水印異或得到零水印。以16×16塊為單位,對8個標準測試序列的前8幀圖像進行APBT和SVD,圖3為所統(tǒng)計得到的最大奇異值直方圖。從圖中可以看出,奇異值的分布主要在19～511之間。因此,本文算法按9BIT進行B....

圖4算法框架

在介紹零水印生成和提取算法前,對零水印的同步問題進行說明。對于零水印的空域同步來說,本文算法在構(gòu)造零水印的同時記錄零水印的位置信息用于生成定位圖,在檢測端通過定位的方式實現(xiàn)空域同步。對于零水印的時域同步來說,在零水印構(gòu)造完成后,對重構(gòu)圖像的所有64×64塊的4個32×32子塊進行....

本文編號：3939668