基于多嵌入域融合的视频隐写方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于多嵌入域融合的视频隐写方法和装置。该方法不局限于单一的视频嵌入域进行密息的嵌入，而是融合了运动向量域、量化参数域以及帧内预测域三个嵌入域进行密息的嵌入。对于运动向量域部分，通过修改视频压缩编码框架中运动估计模块产生的运动向量以实施隐写嵌入；对于量化参数域，通过修改视频编码单元(宏块)的量化参数以实施隐写嵌入；对于帧内预测域，通过修改视频压缩编码框架中帧内预测模块产生的Intra4x4帧内预测模式以实施隐写嵌入。本发明专利技术特别适用于对嵌入容量以及隐写安全性要求较高的数字多媒体安全场景。

Video Steganography Method and Device Based on Multi-Embedded Domain Fusion

The invention relates to a video steganography method and device based on multi-embedding domain fusion. This method is not confined to a single video embedding domain, but integrates three embedding domains: motion vector domain, quantization parameter domain and intra prediction domain. For the motion vector domain, steganography is implemented by modifying the motion vectors generated by the motion estimation module in the video compression coding framework; for the quantization parameter domain, steganography is implemented by modifying the quantization parameters of the video coding unit (macroblock); for the intra prediction domain, the intra 4x4 intra prediction mode generated by the intra prediction module in the video compression coding framework is modified. To implement steganographic embedding. The invention is particularly suitable for digital multimedia security scenarios with high requirements for embedding capacity and steganography security.

【技术实现步骤摘要】
基于多嵌入域融合的视频隐写方法和装置
本专利技术涉及H.264/AVC视频编码标准下的一种基于多嵌入域的视频隐写(Videosteganography)方法，具体涉及融合了一种基于运动向量域、一种基于量化参数域以及一种基于帧内预测域的视频隐写方法，能够用于数字媒体安全领域，属于信息安全
中的信息隐藏领域。
技术介绍
隐写，是当前隐蔽通信的重要手段之一，它将机密信息隐藏在可公开的内容中传输或者保存，使对手不但不能浏览保密的内容，也难以知道保密通信或者机密存储事实的存在。一般地，在设计隐写算法时，需要综合考虑以下几个方面因素：1)不可感知性：要求隐写前后的载体对于人体感官而言是不可区分的，即无法仅凭借人类的听觉和视觉来判断载体是否经过隐写；2)鲁棒性：要求隐写文件即使受到一定的扰动，例如有损压缩或传输过程中的噪声干扰等，也应该能恢复其中的秘密信息；3)嵌入容量：要求在保证不可感知性和一定程度鲁棒性的前提下，应该尽可能多地向载体中嵌入秘密信息；4)嵌入效率：要求在嵌入信息量一定的前提下，应该尽可能降低对载体的修改程度；5)安全性：要求即使拥有对该隐写算法的先验知识，现有的隐写分析方法也无法以足够高的正确率区分普通载体和经过该算法隐写的文件。近年来，随着视频点播和流媒体直播等高互动多媒体应用的兴起和广泛流行，数字视频以其丰富的视觉表现和强大的信息携带能力，正逐步取代图像，成为当今娱乐产业中最具影响力的传播媒介。此外，随着视频压缩编码、计算机网络和高性能计算等技术的快速发展，数字视频可在保持较高编码效率和视觉保真度的条件下，被快速制备并于互联网上实时传播。基于上述事实，数字视频目前被普遍视为一种理想的隐蔽通信载体，视频隐写和视频隐写分析技术也因此吸引了信息隐藏领域研究者的广泛关注，成为该领域的研究热点之一。一般地，根据嵌入域的不同，视频隐写可分为空域视频隐写和压缩域视频隐写两大类。绝大多数空域视频隐写算法借鉴了图像隐写领域经典算法的设计思想，通过直接修改视频帧的原始像素值以嵌入密息，并采用纠错码技术和重复嵌入的方式，增强密息抗视频压缩编码的鲁棒性从而降低误码率。空域视频隐写算法的优点是鲁棒性比较强，即使受到一定程度的干扰也能恢复其中的秘密信息；缺点是算法种类比较少，并且由于秘密信息一般需要重复嵌入，因此嵌入容量有限。压缩域视频隐写将隐写嵌入操作和视频压缩编码紧密耦合，通过对视频压缩编码框架中的关键模块进行扰动，并调制修改其产生的码流语法元素以嵌入密息。按照隐写嵌入域，压缩域视频隐写可进一步分为：基于运动向量的隐写、基于变换系数的隐写、基于帧内预测模式的隐写、基于帧间预测模式的隐写、基于量化参数的隐写、基于熵编码的隐写。基于运动向量的视频隐写将视频压缩编码框架中运动估计模块产生的运动向量作为密息载体，有关该类隐写的研究成果较多。传统运动向量域视频隐写算法通常采用简单的筛选法则，如运动向量幅值或相位角，选取部分运动向量进行嵌入修改。与传统运动向量域视频隐写算法不同，第二代运动向量域视频隐写算法通过采用隐写码减少运动向量的修改数量，从而有效提高嵌入效率和隐写安全性。第三代运动向量域视频隐写算法在采用隐写码的基础上，还尽可能保持了被修改运动向量的局部最优，以此进一步增强隐写隐蔽性。基于变换系数的视频隐写通过修改亮度DCT(DiscreteCosineTransform)系数以实现隐写嵌入，该类算法通常具有较大的嵌入容量。有学者提出，对于H.264视频中采用Intra4x4预测模式进行预测编码的4x4亮度块(简称Intra4x4帧内预测编码块)，可以根据其邻块的帧内预测模式，选择其中某些特定位置的量化DCT系数进行修改以实施隐写。同时，也有一些学者对H.264量化DCT系数修改产生的失真漂移现象进行了分析，在此基础上，以I帧中Intra4x4帧内预测编码块的量化DCT系数为载体，结合STC(SyndromeTrellisCodes)，提出了内容自适应DCT系数隐写嵌入方案，有效缓解了失真漂移现象，并达到了良好的隐写安全性。基于帧内预测模式的视频隐写将压缩视频中采用帧内预测编码的编码单元作为密息载体，通过修改其帧内预测模式以实施隐写。例如，有学者提出的隐写算法在嵌入过程中通过矩阵编码减少需要修改的帧内预测模式的数量，提高了嵌入效率和隐写安全性。基于帧间预测模式的视频隐写将压缩视频中采用帧间预测编码的编码单元作为密息载体，通过修改其帧间预测模式以实施隐写。现有算法一般基于预设的帧间预测模式和二进制比特(序列)之间的映射规则，根据待嵌密息比特直接对宏块的帧间预测模式进行调制修改。可以看出，压缩域视频隐写算法的优点是嵌入选择性多，算法种类丰富。但也存在嵌入域中可供修改的部分较为有限导致嵌入容量往往不如空域视频隐写算法等缺点。基于上述现有的视频隐写技术的局限性，本专利技术能够在一定程度上填补多嵌入域融合的领域的空白，从而增强该领域的技术完备性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，根据在H.264/AVC压缩视频中各个嵌入域嵌入密息互不影响的特性，设计一种基于多嵌入域融合的视频隐写方法。本专利技术相比于其他视频隐写方法，并不局限于单一的视频嵌入域进行密息的嵌入，而是融合了运动向量域、量化参数域以及帧内预测域三个嵌入域进行密息的嵌入。对于运动向量域部分，通过修改视频压缩编码框架中运动估计模块产生的运动向量以实施隐写嵌入；对于量化参数域，通过修改视频编码单元(宏块)的量化参数以实施隐写嵌入；对于帧内预测域，通过修改视频压缩编码框架中帧内预测模块产生的Intra4x4帧内预测模式以实施隐写嵌入。可见，本专利技术提出的方法有别于以往任意视频隐写方法，特别适用于对嵌入容量以及隐写安全性要求较高的数字多媒体安全场景。根据调研，当前绝大多数视频隐写方法未能有效平衡嵌入容量与隐写安全性，表现在：为了增大嵌入容量而牺牲隐写安全性，在对压缩视频码流特定语法元素(如运动向量、帧间预测模式等)进行隐写修改时，当负载率过大时将对隐写安全性造成负面影响；或为了保证隐写安全性而降低嵌入容量。此外，绝大多数视频隐写方法难以有效保持原始载体视频的属性和编码参数。针对上述局限性，在综合考虑负载率、隐写安全性和载体视频属性有效保持等因素的情况下，如何设计优选高效的视频隐写算法，是目前数字多媒体安全领域急需解决的问题之一。具体来说，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于多嵌入域融合的视频隐写方法，如图1所示，包括以下步骤：1)获取需要进行隐写嵌入的视频帧；2)根据选定的隐写策略，选定该帧中待嵌入的指定压缩编码元素，并按照映射规则获取二进制载体向量；3)对于该视频帧中的每个待嵌入的指定压缩编码元素，按照预设的代价计算模型得到其隐写嵌入代价；4)应用隐写码建立隐蔽信道并向其中嵌入秘密信息，并根据结果调制修改该视频帧中的对应压缩编码元素；5)重复执行步骤2)至4)，根据结果编码该视频帧，即完成该帧对应秘密信息嵌入；6)按照视频文件的帧编码顺序，对余下的每帧，从步骤1)重新开始执行，直到秘密信息全部嵌入完毕，得到最终的隐写视频文件。进一步地，上述的方法还包括秘密信息的提取过程，如图2所示，包括以下步骤：1)获取需要进行密息提取的视频帧；2)根据所选定的隐写策略，确定该帧中待嵌入的指定压本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多嵌入域融合的视频隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取需要进行隐写嵌入的视频帧；2)从当前视频帧的第一个宏块开始，按照量化参数域、运动向量域和帧内预测域对秘密信息进行逐比特嵌入，直至遍历该视频帧的所有宏块；3)按照视频文件的帧编码顺序，对余下的每个视频帧重复执行步骤2)，直到秘密信息全部嵌入完毕，得到最终的隐写视频文件。

【技术特征摘要】
1.一种基于多嵌入域融合的视频隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取需要进行隐写嵌入的视频帧；2)从当前视频帧的第一个宏块开始，按照量化参数域、运动向量域和帧内预测域对秘密信息进行逐比特嵌入，直至遍历该视频帧的所有宏块；3)按照视频文件的帧编码顺序，对余下的每个视频帧重复执行步骤2)，直到秘密信息全部嵌入完毕，得到最终的隐写视频文件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)包括：2.1)若当前视频帧类型为P帧且宏块类型为8x8分块，则嵌入算法选取基于量化参数的视频隐写算法，通过修改视频编码单元的量化参数进行嵌入；2.2)若当前视频帧类型为P帧且宏块类型为16x16分块、16x8分块或者8x16分块，则嵌入算法选取基于运动向量的视频隐写算法，通过修改视频压缩编码框架中运动估计模块产生的运动向量进行嵌入；2.3)若当前视频帧类型为I帧且宏块类型为Intra4x4，则嵌入算法选取基于帧内预测的视频隐写算法，通过修改视频压缩编码框架中帧内预测模块产生的Intra4x4帧内预测模式进行嵌入。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于量化参数的视频隐写算法包括以下步骤：a)编码当前帧，得到当前宏块的量化参数，判断是否为0，如果为0，跳至下一个宏块，否则，继续执行步骤b)；b)判断当前宏块的量化参数末位是否与待嵌秘密信息的当前比特位匹配，匹配则保持量化参数不变，否则，执行步骤c)；c)进行嵌入，即对当前宏块的量化参数进行加减一的操作，同时保证量化参数的数值始终小于51；d)继续执行该视频帧的后续编码步骤，将所得隐写视频帧输出至码流。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于运动向量域的视频隐写算法当对运动向量MV0，0＝(mvx，mvy)进行修改时，依次执行以下步骤从所有候选运动向量中选择最合适的局部最优运动向量作为最终修改结果：a)分别对MV0，0邻域范围内的四个运动向量MV-1，0＝(mvx-1，mvy)、MV1，0＝(mvx+1，mvy)、MV0，-1＝(mvx，mvy-1)和MV0，1＝(mvx，mvy+1)进行局部最优性判定；b)将MV-1，0，MV1，0，MV0，-1和MV0，1中的局部最优运动向量组成候选运动向量集合Ψ，若Ψ非空，则跳转至步骤e)，否则继续执行步骤c)；c)划定一个运动向量的搜索区域，对于该区域中的任意候选运动向量MV′＝(mv′x，mvy′)，必须满足LSB(mvx+mvy)≠LSB(mvx′+mvy′)；d)对于该搜索区域中的每个候选运动向量，分别进行局部最优性判定，确定其中所有局部最优的运动向量，并将它们组合为集合Ψ；e)对于Ψ中的每个局部最优运动向量，计算其率失真代价，选择拥有最小率失真代价的局部最优运动向量作为最终修改结果。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于帧内预测模式的视频隐写算法在对Intra4x4帧内预测模式Mode_i进行隐写修改时，依次执行以下步骤从所有候选Intra4x4帧内预测模式中选择最合...

【专利技术属性】
技术研发人员：解沛，张弘，尤玮珂，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11