一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法技术

本发明专利技术提出一种新的基于特征点和微场景检测的视频数字水印方法，该方法中提取视频帧图像中的特征尺度变换不变点，利用最小生成树聚类算法保证被选中用于水印嵌入的基准点均匀分布在视频帧图像中。算法以特征点的圆环邻域作为水印的嵌入区域，同时提出一种基于场景检测的水印嵌入机制，使嵌入的水印内容随场景变化改变，而对特别针对视频数字水印的攻击方式具有较好的鲁棒性。在实验测试中，分别对水印视频进行常规图像处理攻击、几何变换攻击、帧平均、帧插入和帧抽取等水印攻击，结果显示该算法具有良好的鲁棒性，能够较好地抵抗各种常见的攻击。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法
本专利技术属于信息处理领域，具体地说是一种基于视频内容的涉及视频图像特征点和微场景检测的视频数字水印方法。
技术介绍
从本质上说，数字水印处理是一种通信过程，即从水印的嵌入者向接受者传递信息。因此，人们可以借鉴通信传输模型来研究数字水印。Smith和Comiskey首先提出整个水印处理过程可以表示为基本的通信系统模型。随后，该模型得到了进一步的发展并成为研究数字水印系统的标准模型。图1为数字水印系统模型。当前的视频数字水印技术可以依照水印嵌入的方法分为以下三类：1.原始视频数据中嵌入水印将水印嵌入到原始码流中，形成含有水印信息的原始视频码流，然后再进行压缩，形成带有水印信息的原始压缩码流；提取时需对压缩码流进行解码。优点：可以充分利用静止图像的水印技术，且算法比较成熟。缺点：会增加视频码流的数据比特率，影响视频速率的恒定性；对已压缩的视频，需要先进行解码，然后嵌入水印后再重新编码，增加了计算的复杂性并降低了视频的质量。该嵌入谁引发按照嵌入的域的不同分成两类，空域算法和频域算法。(1)空域算法空域算法是指直接在原始视频码流中加入水印信息，一般是将水印信号添加在亮度分量或颜色分量上:①将视频信号视为一维信号，将水印信号扩展，放大和调制为一拟随机序列，直接加入到视频信号中。②将视频看作为一系列的静止图像，在整个连续的帧图像中加入相同的水印。由于各个图像不尽相同，可通过局部缩放因子为不同区域嵌入不同强度的水印。(2)频域算法频域算法是指先将原始视频进行某种变换，然后在其变换域(如DCT(离散余弦变换)域、DFT(离散傅立叶变换)域、DWT(离散小波变换)域等)嵌入水印:①将视频看作为静止图像序列，利用一些比较成熟的静止图像频域算法嵌人水印。②将视频视为三维信号(其中二维表示空间上的图像，一维表示图像在时间上的连续)，先进行三维变换(目前研究三维DWT和三维DFT的比较多)，然后在其变换域中添加水印。③与各种视频编码器相适应，按照相应的块进行频域变换，然后在其变换域中添加水印。2.视频码流中嵌入水印这种算法是将水印直接嵌入到编码压缩后的比特流中。典型算法为Hartung等提出利用扩频的思想在MPEG-2压缩视频中嵌入水印的方法。水印信号经过扩展、放大和调制，得到一个拟随机序列，然后对其进行8×8的DCT变换，并将DCT系数叠加到MPEG-2码流的8×8的DCT系数上。Simitopoulos等提出了一种在MPEG流压缩域嵌入水印的算法，把视觉分析和块分类技术结合起来，自适应地选择I帧亮度模块DCT域的量化交流(AC)系数，嵌入水印。上述水印方法的优点：没有解码和再编码的过程，因而不会造成视频质量的下降，同时计算复杂度较低。缺点：由于压缩比特率的限制而限定了嵌入水印数据量的大小，嵌入水印的强度受视频解码误差的约束，嵌入后的效果可能出现可察觉的变化。3.压缩编码时嵌入水印在编码压缩时嵌入水印，可以将水印处理算法与视频编码结合成一个整体。典型算法：Chung等率先开发了一种在编码压缩时嵌入水印，水印嵌入过程是在MPEG2编码系统中的I帧所有的8×8DCT变换系数块上进行，输出含水印信息的压缩比特流。Linnart等提出修改MPEG编码过程将水印信息嵌入到VOP(VideoObjectPlane)的方法。优点：嵌入和提取处理可以比较简单，能够实现水印嵌入和提取的实时处理。在编码压缩时嵌入水印，由于水印嵌入在变换域的量化系数中，因此不会增加视频流的数据比特率。缺点：需要修改编码器和解码器，而且存在GOP(GroupofPicture)的误差积累，会降低视频的质量。上面列举的各种嵌入水印技术除算法本身的缺点外，另有一些共同的十分重要的缺点：(1)由于图像数字水印算法已经发展的十分成熟，针对图像数字水印技术的攻击方法已经有多种多样，并且十分有效，而当前的视频数字水印技术没有一种可以抵抗多种攻击的数字水印算法，特别是几何变换攻击。(2)大多数的视频数字水印技术只是在图像数字水印技术上的拓展和延伸，并没有充分考虑到视频与图像的本质差别，所以对特别针对视频的攻击方式，鲁棒性较差。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在：提出一种既可以抵抗多种图像数字水印攻击方式，特别是图像几何变换攻击的视频数字水印方法。提出一种能够抵抗帧平均，帧抽取和帧统计等特别针对视频数字水印的攻击手段的视频数字水印方法。提出一种有较大水印容量但同时不影响视频质量的视频数字水印方法，并依据上述，将该视频数字水印技术应用到视频的版权保护中，在视频中嵌入购买者的特征信息以达到数字影像制品的防伪以及溯源。为实现上述目的，本专利技术提出的这种基于视频内容的涉及视频图像特征点和微场景检测的视频数字水印方法包括以下步骤：(1)利用需要嵌入的信息变换成二值图像，通过向量化生成二值数字序列，根据后面步骤的需要，对所得到的二值数字序列进行变换，生成若干带有相同数字水印信息的不同数字水印数字序列；(2)抽出视频流中的图像帧，对图像帧进行特征尺度变换，选出图像帧中具有特征信息的特征点的集合Ω1和对应每一点的特征信息t1、t2、σ、θ，其中t1、t2是特征点的位置信息，σ是该局部区域在尺度空间上取的极值点的位置，θ是该特征点的主方向；(3)选择具有中间尺度值的特征点构成候选特征点集合Ω2，以此克服由于特征点的数量较多，同时尺度过高或者尺度过小的特征点在水印的提取过程中都会存在一定的丢失现象；在经过特征点检测之后，得到特征点集合Ω1，根据集合Ω1中点的尺度值的大小，选取处于中间尺度，并选取所有尺度的中值的数据点构成新的特征点集合Ω2。(4)采用聚类算法，选取处于类中心的特征点使得选出的特征点均匀且互不影响地分布在整个图像帧上，至此选出最终的水印嵌入的基准点集合Ω3避免多个特征点之间在水印嵌入的过程中会互相影响；(5)在所选出的图像帧的基准点的领域选择合适大小的圆环域用于水印的嵌入；(6)对选出的区域Ei用基准点的特征信息t1、t2、σ、θ中的θ进行角度矫正，得到新的水印嵌入区域E′i；(7)计算当前水印嵌入区域与前一帧相同区域的像素灰度值发生变换与当前水印嵌入区域的方差的大小，即采用微场景检测机制以确定是嵌入相同的数字水印还是嵌入不同的数字水印；(8)对矫正后的区域进行离散傅立叶变换，得到水印嵌入区域的变换域。(9)根据事先确定好的数字水印的信息，修改变换域的中频系数，以达到嵌入数字水印的目的。依据步骤(1)中利用需要嵌入的信息变换成二值图像，通过向量化生成二值数字序列，根据后面步骤的需要，对所得到的二值数字序列进行变换，生成若干带有相同数字水印信息的不同数字水印数字序列的具体步骤如下：(2.1)将用户的特征信息，如一张图片或者一段文本，通过二值化方法，将其转化成二值数字图像I1；(2.2)通过向量化方法，将上一步骤得到的二值数字图像I1，进行向量化处理，得到一段二值的数字序列，作为基础的数字水印信息w0；(2.3)利用各种多对一的映射将w0反映射成若干数字水印信息wi(i＝1,2,…,n)，至此，得到信息相同数值不同的若干数字水印wi(i＝0,1,2,…,n)。依据步骤(2)中选出图像帧中具有特征信息的特征点的集合Ω1和对应每一点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法，其特征在于:包括以下步骤：(1)利用需要嵌入的信息变换成二值图像，通过向量化生成二值数字序列，根据后面步骤的需要，对所得到的二值数字序列进行变换，生成若干带有相同数字水印信息的不同数字水印数字序列；(2)抽出视频流中的图像帧，对图像帧进行特征尺度变换，选出图像帧中具有特征信息的特征点的集合Ω1；(3)选择具有中间尺度值的特征点构成候选特征点集合Ω2，以此克服由于特征点的数量较多，同时尺度过高或者尺度过小的特征点在水印的提取过程中都会存在一定的丢失现象；(4)采用聚类算法，选取处于类中心的特征点使得选出的特征点均匀且互不影响地分布在整个图像帧上，至此选出最终的水印嵌入的基准点集合Ω3，避免多个特征点之间在水印嵌入的过程中会互相影响；(5)在所选出的图像帧的基准点的领域选择合适大小的圆环域用于水印的嵌入；(6)对选出的区域领用基准点的特征信息进行角度矫正，得到新的水印嵌入区域；(7)计算当前水印嵌入区域与前一帧相同区域的像素灰度值发生变换与当前水印嵌入区域的方差的大小，即采用微场景检测机制以确定是嵌入相同的数字水印还是嵌入不同的数字水印；(8)对矫正后的区域进行离散傅立叶变换，得到水印嵌入区域的变换域；(9)根据事先确定好的数字水印的信息，修改变换域的中频系数，以达到嵌入数字水印的目的，至此，视频数字水印嵌入过程完结。...

【技术特征摘要】
1.一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法，其特征在于:包括以下步骤：(1)利用需要嵌入的信息变换成二值图像，通过向量化生成二值数字序列，根据后面步骤的需要，对所得到的二值数字序列进行变换，生成若干带有相同数字水印信息的不同数字水印数字序列；(2)抽出视频流中的图像帧，对图像帧进行特征尺度变换，选出图像帧中具有特征信息的特征点的集合Ω1；(3)选择具有中间尺度值的特征点构成候选特征点集合Ω2，以此克服由于特征点的数量较多，同时尺度过高或者尺度过小的特征点在水印的提取过程中都会存在一定的丢失现象；(4)采用聚类算法，选取处于类中心的特征点使得选出的特征点均匀且互不影响地分布在整个图像帧上，至此选出最终的水印嵌入的基准点集合Ω3，避免多个特征点之间在水印嵌入的过程中会互相影响；(5)在所选出的图像帧的基准点的领域选择合适大小的圆环域用于水印的嵌入；(6)对选出的区域利用基准点的特征信息进行角度矫正，得到新的水印嵌入区域；(7)计算当前水印嵌入区域与前一帧相同区域的像素差值绝对值的平均值与当前水印嵌入区域的方差的大小，即采用微场景检测机制以确定是嵌入相同的数字水印还是嵌入不同的数字水印；(8)对矫正后的区域进行离散傅立叶变换，得到水印嵌入区域的变换域；(9)根据事先确定好的数字水印的信息，修改变换域的中频系数，以达到嵌入数字水印的目的，至此，视频数字水印嵌入过程完结。2.如权利要求1所述的一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法，其特征在于：依据步骤(1)中利用需要嵌入的信息变换成二值图像，通过向量化生成二值数字序列，根据后面步骤的需要，对所得到的二值数字序列进行变换，生成若干带有相同数字水印信息的不同数字水印数字序列，其具体步骤如下：(2.1)将用户的特征信息，通过二值化方法，将其转化成二值数字图像I1；(2.2)通过向量化方法，将上一步骤得到的二值数字图像I1，进行向量化处理，得到一段二值的数字序列，作为基础的数字水印信息w0；(2.3)利用各种多对一的映射将w0反映射成若干数字水印信息wi(i＝1,2,…,n)，至此，得到信息相同数值不同的若干数字水印wi(i＝0,1,2,…,n)。3.如权利要求1所述的一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法，其特征在于：依据步骤(2)选出图像帧中具有特征信息的特征点的集合Ω1和对应每一点的特征信息(t1,t2,σ,θ)，其中，(t1,t2)是特征点的位置信息，σ是该局部区域在尺度空间上取的极值点的位置，θ是该特征点的主方向，具体的步骤如下：(3.1)利用图像帧的高斯差分金字塔法，依次选出尺度空间中的极值点，将其确认为图像帧中代表着边沿，角或者像素变化有规律的地方(t1,t2,σ)；(3.2)通过对尺度空间进行数学建模，去掉对边沿较为敏感的极值点和筛选出极值数值较大极值点，形成关键点(t1，t2，σ)的修正；(3.3)通过梯度计算关键点的领域像素的方向，绘制关键点周围的方向直方图，取最高的直方图对应的方向作为关键点的主方向(θ)；(3.4)通过划分关键点周围的领域为四个子领域分别计算方向直方图，作为该关键点的特征描述向量，至此，完成特征点的选择。4.如权利要求1所述的一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法，其特征在于：依据步骤(3)选择具有中间尺度值的特征点构成候选特征点集合，具体的步骤如下：在经过特征点检测之后，根据Ω1中点的尺度值的大小，选取处于中间尺度，并选取所有尺度的中值的数据点构成新的特征点集合Ω2。5.如权利要求1所述的一种基于特征尺度变换不变点和微场景检测的视频数字水印方法，其特征在于：依据步骤(4)采用最小生成树聚类算法，避免多个特...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂藤，刘延申，尤新革，徐端全，邓为，张利兵，
申请(专利权)人：华中师范大学，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42