基于小波变换的图像信息数字视频水印技术

基于小波变换的图像信息数字视频水印技术

随着多媒体技术和通信网络的快速发展和应用，图像、频率和视频等多媒体技术得到了数字化和网络化，易于处理各种媒体信息。但由于数字产品本身是易于拷贝的,如果不加以控制,无限制的拷贝传播相同的视频,就引发了数字产品的版权保护问题,而数字水印技术就是针对这一问题提出来的。数字多媒体的传统保护方法是数据加密,但由于加密信息的可检测性和解密性技术的提高,这种技术已经不再具有优势,一旦使用的密码被破解,加密内容就会完全透明公开,加密也没有意义了到目前为止,视频水印算法使用的技术相对图像水印技术落后,存在诸多不足。首先由于视频是动态的,导致水印算法的设计和实现相对困难,其次水印鲁棒性较差,还有水印能否进行盲提取。因此有必要研究新的视频水印算法。1水印嵌入和提取算法一个完整的水印系统,一般包含三个基本组成部分:水印的生成、嵌入、提取或检测。通过相关的水印生成算法生成隐秘信息水印,水印嵌入算法利用对称密匙或公开密匙实现把水印嵌入到原始载体信息中,得到隐秘载体,水印提取算法利用相应的解密密匙从隐蔽载体中恢复出水印。本文所提方法为基于小波变换的算法。图像经小波变换后,各种分辨率有相对应的细节,因此,图像可以由不同分辨率的图像细节序列构成。实验仿真过程主要由水印预处理、水印嵌入、水印提取以及鲁棒性测试组成。1.1提高鲁棒性在嵌入水印之前,先对水印进行预处理,以提高其鲁棒性。采用Arnold变换法,通过变换可以使数字载体中的一些有意义的信息发生改变,达到混乱其信息分布的目的。1.2异质性解析嵌入水印的具体的步骤为:首先选取二值图像作为水印,并进行图像置乱;然后读取视频帧,确定视频参数,等待水印的嵌入。其中利用NGC法,选取Y分量的NGC强度大于阈值的视频帧作为水印待嵌入位置;接着对选取的视频帧亮度分量Y进行两层小波离散变换,得到四个子带图像,并对四个子带系数矩阵进行奇异值分解,得到奇异值Ss以及左右奇异值矩阵Us、Vs;最后将水印嵌入到奇异值分解后的Ss分量中,得到嵌入水印的Y分量,完成水印的嵌入过程。仿真结果如图1所示。在视频水印嵌入后,首先对水印的不可见性进行分析。不可见性对于视频数字水印来说就是嵌入水印的视频和原始视频看起来是无差别的。所以截取视频中的某一帧来从肉眼观察嵌入水印后的视频和原始视频的区别。通过定性的分析(观察),即从肉眼上是分不出两幅图片是有区别的,这也就说明水印的不可见性良好。为了使实验结果更具说服力,通多定量的分析水印的不可见性。即通过峰值信噪比PSNR来分析。通过Matlab仿真实现对水印定量的性能评估,得到嵌入水印的的视频的某一帧的峰值信噪比。实验得到的水印PSNR为40db左右,高于视频良好效果值35db,定量说明了水印视频视觉效果良好。1.3维离散小波分解和变异值提取水印的提取算法是水印嵌入的逆过程,其主要的步骤为:首先对水印后的视频图像进行二维离散小波分解,可以得到四个子带;然后对小波分解得到的子带进行奇异值分解,得到对应的奇异值并提取。用水印图像中各子带的奇异值和原始图像中的奇异值提取水印的各个子带奇异值,并且重构水印的各个小波子带;最后利用反小波变换得到水印的图像矩阵。1.4视频噪声的提取嵌入水印的视频在某些情况下会遭到攻击或是篡改,从而破坏了水印,不能起到保护版权的目的,需要保证嵌入后的视频具有良好的鲁棒性。鲁棒性是水印能够抵抗各种恶意攻击或毁坏篡改的性质,例如压缩、滤波加噪、剪切等操作。如图2所示,这里通过给视频添加噪声来模拟视频遭受攻击。通过对添加完噪声的视频的水印的提取,得到此时的水印。根据上述实验所显示的结果可知,加入了椒盐噪声后,水印的鲁棒性有所降低,但总体来说抗椒盐噪声方面是鲁棒的几何攻击就是以空间域变换手段为攻击方法,包括旋转、平移以及剪切等,此次通过剪切攻击视频,测试水印的鲁棒性能。本次还通过对视频帧的三种剪切操作(25%,50%,75%剪切)后提取水印,测试水印的鲁棒性。实验结果为三中剪切操作后,其中剪切25%提取出的水印图像清晰完整,即鲁棒性较好,剪切50%提取的水印图形有些许模糊,鲁棒性有所下降,剪切75%后的水印图像已经无法辨认,但此时的视频也已经没有任何意义了。2水印的隐藏性和稳定性本文提出的算法满足