基于SVD和QR码的视频双水印方法技术

本发明专利技术公开一种基于SVD和QR码的视频双水印方法，包括以下步骤，(1)水印嵌入，依次包括如下：Arnold置乱；原始视频预处理；灰度水印嵌入；重构；对灰度水印文本信息进行QR编码；QR码嵌入；(2)水印提取，依次包括如下：用密钥key1得水印载体图像；印提取和Arnold反置乱；key2选择隐藏QR码的图像块；对QR码进行解码，得到验证文本信息。本发明专利技术嵌入的双水印互干扰性小且对常见攻击具有较好的鲁棒性，能够将QR码信息嵌入到掩蔽性较高图像块的中，增强视频水印算法的安全性，有效地解决了单个鲁棒水印算法存在功能单一问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息隐藏技术，具体涉及一种基于SVD和QR码的视频双水印方法。
技术介绍
网络信息技术在全世界范围内得到了迅猛发展，它极大地方便了人们之间的通信 和交流。随着互联网技术和数字多媒体技术的快速发展，大量的多媒体数据都可以通过网 络被人们轻松的访问、拷贝和传播。因此，寻求有效的方法来解决多媒体数据的版权保护问 题日益受到人们重视。现有的水印算法功能效果都不理想，比如基于三维小波变换的空时 多分辨率特性，将扩频水印自适应的嵌入到三维小波系数中，鲁棒性较好，但实时性较差且 水印为非盲提取；基于三维Gabor变换的视频水印算法，将水印信息嵌入到三维Gabor变换 的系数中，该算法计算复杂度较高，不满足水印的实时性要求。 普遍采用数字水印算法实现隐藏的还有：离散余弦变换（DCT)、最低有效位（LSB) 等。 对于离散余弦变换来说，其在变换域里视频图像要比空间域里简单，其次具有较 强的抗干扰能力，但是DCT变换后图像能量主要集中在图像的低频部分，没有保留原图像 块的精细结构，不能反应原图像块的边缘、轮廓等信息。 对于LSB算法来说，由于其算法简单，易于实现，所以其计算速度快，此外由于其 能在低效位（一般是最后两位）进行嵌入，故对于256色（8位）RGB图像，在3层图像均插 入1/8到1/4消息。但是该算法的不足有：嵌入消息较所花间较长；只能处理简单流格式文 件；为了满足水印见性，允许嵌入水印强度较低，对空域各种操作较敏感；基本LSB算法抗 JPEG压缩能力弱；鲁棒性差等。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种盲提取的鲁 棒基于SVD和QR码的视频双水印方法，本专利技术根据不同视频内容的纹理特性选择最佳的水 印嵌入强度，利用SVD分解的特性进行灰度水印的嵌入，根据人眼视觉系统特性将QR码信 息嵌入到掩蔽性较高图像块的中，进一步增强视频水印算法的安全性。 技术方案：本专利技术的基于SVD和QR码的视频双水印方法，包括以下步骤：（1)水印 嵌入，依次包括如下步骤： Arnold置乱；原始视频预处理；灰度水印嵌入；重构；对灰度水印文本信息进行 QR编码；QR码嵌入； (2)水印提取，依次包括如下步骤： 用密钥keyl得水印载体图像；印提取和Arnold反置乱；key2选择隐藏QR码的图 像块；对QR码进行解码，得到验证文本信息； 其中，随机选取原始视频中的一个镜头，设该镜头中共有R帧图像，原始视频帧图 像的大小为MXN，水印大小为mXn，并且m多n，整个水印的嵌入都是在同一个视频镜头内 进行； 步骤⑴中的预处理具体过程为： (a)取该镜头内视频的第一帧图像，沿着其X轴方向，从帧宽为N的边上随机选取 floor(m/R)+l个坐标位记为NI, N2,. . .，NflciOTWR)+1，并将其作为密钥keyl进行保存，floor 为取商操作； (b)沿着时间轴方向顺序选取R帧图像同一坐标位上每一列的帧图像信 息，大小均为MXR，按记录的坐标位置重复选取，它们均为视频的侧面图像块，记为 LI, L2, ···, Lfioor(m/R)+1; (c)将侧面图像块LI, L2, . . .，LfWWR)+1进行顺序拼接，形成该镜头内视频R帧 图像的信息矩阵，大小为MX (R*(floor (m/R)+l))，然后将该信息矩阵大小变换为P = M/2 X (2R* (f Ioor (m/R)+1))，形成最终水印嵌入的载体数据P。 进一步的，所述步骤（1)中水印嵌入步骤具体如下： (110)将镜头内原始视频进行分帧处理，为减少计算复杂度提高运算效率，选取视 频帧的红色分量（绿色分量也可）进行直方图分割； (111)对原始灰度水印W进行Arnold置乱为水印W1，然后对W1进行SVD得到矩阵 U1, S1, V1，即 W1= U1S1V1' (112)将原始视频序列进行预处理操作，得到最终水印嵌入的载体图像P，取载体 图像P的蓝色分量，记为P b，对其1级的DWT变换，得到Pb的低频子带以及水平、垂直和对 角的高频子带，分别记为LI^ LH1、HI^ HH1; (113)对高频子带HL1进行SVD分解，得到矩阵U，S，V，即Pb= USVt; (114)根据图 像融合嵌入强度计算法计算水印嵌入的强度，然后根据公式（2)将水印嵌入到子带 奇异值中； 其中，NVF(i, j)为噪声可见性函数，反映的是图像的局部纹理特性，σ、)(/, /)为水 印嵌入的载体数据的方差，％为最终计算得到的水印嵌入强度因子；公式（2)中a为矩阵S 的权值，其值为a = 328/S_，Sniax为矩阵S中最大的奇异值；而i和j分别是指矩阵的某一 行以及某一列； (115)对子带HL1进行奇异值重构和DWT逆变换，得到蓝色分量P b watOTiark，然后将 其返回到载体图像P中，最后将含水印的载体数据返回到视频镜头中每一帧对应位置； (116)计算嵌入水印后的视频镜头中帧间红色分量D的值，并对其进行升序排序， 然后选取该镜头内D值较小的前1帧图像； (117)随机选取1帧图像中的一帧进行不重叠的8X8分块，然后计算每一个图像 块的方差值和所有图像块方差的最大值，分别记为Var bkldi和Var _，Varbkldi是指图像块的 方差，指所有图像块方差最大值； (118)对每一 8X8分块进行SVD分解，计算每一个图像块中最大的奇异值，记为 Sblcidi，然后再计算所有Sbkldi值中的最大值，记为S (119)利用所有图像块方差最大值及奇异值最大值分别对每一图像块的Varblcidi 和 Sblcidi进行归一化处理，分别记为 A 丨=Var blc]ek/Varna;^P A 2= S blciek/Snax; (120)对嵌入灰度水印图像内容的真实性进行验证的文本信息进行QR编码，根据 公式（3)所计算得到的图像块因子值来选择掩蔽性较高的图像块； A = ki X A^k2XA2 (3) 其中，A为计算后的图像块因子值，M5P k 2分别为A JP A 2的权值（例如可以取k i =0· 3, k2= 0· 9); (121)将所有图像块因子的值进行降序排序后，选择A值较大的图像块进行QR码 嵌入，将所选择的每一图像块进行SVD分解后，得到对应图像块的U bkldi矩阵； (122)计算图像块Ubkldi矩阵中第一列i和j行系数间差值的绝对值，记为I Clblcidi I， 将I Clblcidi I值与给定的阈值1\进行比较（例如可以取T i = 0. 01)，在选择的图像块中，若 dblDck I〈!\则修改U blDck矩阵中第一列i和j行的系数值，反之，贝IJ选择下一个图像块继续进 行比较，直到所有QR码信息嵌入完毕，用密钥key2保存所选择的图像块； (123)对所有图像块进行奇异值重构，最后得到含水印信息和QR码的帧图像； (124)直接根据密钥key2和QR码的嵌入策略对剩余1-1帧图像进行QR码的重复 嵌入；将含QR码的帧图像返回到含水印视频镜头中的对应位置，然后再将含水印和QR码的 视频镜头返回到原始视频的对应位置，得到最终含水印的视频。 进一步的，所述步骤（12本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SVD和QR码的视频双水印方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)水印嵌入，依次包括如下步骤：Arnold置乱；原始视频预处理；灰度水印嵌入；重构；对灰度水印文本信息进行QR编码；QR码嵌入；(2)水印提取，依次包括如下步骤：用密钥key1得水印载体图像；印提取和Arnold反置乱；key2选择隐藏QR码的图像块；对QR码进行解码，得到验证文本信息；其中，随机选取原始视频中的一个镜头，设该镜头中共有R帧图像，原始视频帧图像的大小为M×N，水印大小为m×n，并且m≥n，整个水印的嵌入都是在同一个视频镜头内进行；步骤(1)中的预处理具体过程为：(a)取该镜头内视频的第一帧图像，沿着其x轴方向，从帧宽为N的边上随机选取floor(m/R)+1个坐标位记为N1,N2,...,Nfloor(m/R)+1，并将其作为密钥key1进行保存，floor为取商操作；(b)沿着时间轴方向顺序选取R帧图像同一坐标位上每一列的帧图像信息，大小均为M×R，按记录的坐标位置重复选取，它们均为视频的侧面图像块，记为L1,L2,...,Lfloor(m/R)+1；(c)将侧面图像块L1,L2,...,Lfloor(m/R)+1进行顺序拼接，形成该镜头内视频R帧图像的信息矩阵，大小为M×(R*(floor(m/R)+1))，然后将该信息矩阵大小变换为P＝M/2×(2R*(floor(m/R)+1))，形成最终水印嵌入的载体数据P。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王喜，崔杰，姜海涛，赵澍，周仁才，仲红，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34