隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字視頻越來越容易被獲取并復(fù)制傳輸,，這就導致了視頻的版權(quán)糾紛問題[1],，數(shù)字視頻水印正是為解決這個問題而出現(xiàn)的。在視頻發(fā)布前,，視頻版權(quán)擁有者在原始視頻中嵌入具有版權(quán)信息的圖片或序列,，既不影響視頻的可視性，又對攻擊具有較強的魯棒性,，在接收端可以提取出版權(quán)信息,，實現(xiàn)版權(quán)保護和盜版追蹤功能[2]，同時在數(shù)字電視播放中還可實現(xiàn)播放控制[3],。

    視頻水印算法既要求水印能抵抗噪聲,、濾波等常規(guī)攻擊，還要求水印能抵抗視頻特有的處理和攻擊,，例如MPEG-2壓縮處理,、視頻幀同步攻擊等。同時,，也要求水印的嵌入提取方法靈活,、方便[4]。參考文獻[5]提出一種塊均值視頻水印算法,，該算法在空間域嵌入水印,，在空間域或壓縮域提取水印,可以實現(xiàn)播放控制和盜版追蹤，但對于視頻幀同步攻擊卻無能為力,，本文針對此問題提出改進算法,，水印嵌入前先嵌入視頻幀號用以抵抗視頻同步攻擊，并將算法與通信系統(tǒng)中的抗干擾技術(shù)相結(jié)合[6],，加入LDPC-OFDM編碼以提高水印的魯棒性,。實驗結(jié)果證明該水印算法不僅可以有效抵抗剪切攻擊、高斯白噪聲,、椒鹽噪聲,、高斯低通濾波等常規(guī)攻擊,，同時對幀刪除、幀重組,、幀插入,、幀交換等視頻同步攻擊也有很好的抵抗效果。
1 基于LDPC-OFDM技術(shù)的塊均值視頻水印算法
　　圖1所示為基于LDPC-OFDM技術(shù)的塊均值視頻水印算法框圖,。

1.1  水印的預(yù)處理
1.1.1 水印的置亂加密
    本文采用m×n的二值圖像w作為原始水印信息,，在水印的預(yù)處理過程中,先將原始水印信息w進行Arnold置亂加密得到S來提高水印和嵌入算法的安全性。另外,，在水印嵌入后,，含水印視頻具有良好的不可見性。
1.1.2 水印的LDPC-OFDM編碼調(diào)制
　　LDPC碼即低密度奇偶校驗碼(Low Density Parity Check Codes)是1962年Robert G.Gallager提出的一種實用的好碼[7],，是線性分組碼的一種,。本實驗對水印進行LDPC編碼以提高水印的糾錯能力。
    算法中LDPC編碼主要步驟是[8]：采用Mackay構(gòu)造法生成m×n的校驗矩陣H,，固定每一列的列重?姿為3,，并且每兩列之間重疊“1”的個數(shù)不大于1，構(gòu)造完成后消除里面的四環(huán),，然后通過高斯消元法對其變形得到生成矩陣G,，水印S通過G映射成要嵌入的水印序列c，再將水印經(jīng)Arnold置亂加密后的信息直接賦值給系統(tǒng)位S,，得u=(c,s),，LDPC編碼過程結(jié)束，u即為LDPC編碼后的信息,，長度為水印信息s的2倍,。
    下一步進行OFDM調(diào)制。OFDM技術(shù)的原理是用多個相互正交的子載波對輸入信息進行調(diào)制,，使整體信號的抗干擾性能得到很大的提高,。基于OFDM的水印嵌入技術(shù)可實現(xiàn)相當大的嵌入量和優(yōu)良的隱蔽性,，而且能夠抵御常見的加性噪聲干擾,、線性濾波，對于重新量化和重新采樣也有足夠的魯棒性,，具有良好的應(yīng)用前景,。

1.2 水印的嵌入與提取算法
1.2.1 水印嵌入算法
     水印的嵌入包含水印信息的嵌入和視頻幀號的嵌入，兩者嵌入方法相同,，但嵌入位置不同,。
    水印的嵌入提取采用塊均值算法[5],。因為人眼對于色度分量不敏感,，所以將水印嵌入在色度分量的塊均值中,。具體的嵌入過程如下：

  幀號提取完畢后，進行幀檢測并恢復(fù)視頻同步,，完成之后在恢復(fù)的視頻中提取水印,，可選如上的空間域或壓縮域兩種方法，在R分量中提取出初步水印信息u′,。然后對u′進行OFDM解調(diào)得X,，解調(diào)完全是調(diào)制的逆過程。解調(diào)之后進行LDPC譯碼,，采用的是BP算法(Belief Propagation) [10],，即在迭代的每一步，對有噪序列的每一個符號估計其后驗概率,，并將估計輸入下一次迭代,，以得到更好的結(jié)果。BP算法譯碼速度高,、復(fù)雜性低,。最后對LDPC譯碼的結(jié)果進行Arnold反置亂就得到最終的水印信息。
2 性能分析
    水印嵌入的方法有疊加法和直接替換法[11],。疊加法是將水印信息疊加在視頻的某些系數(shù)上,，該方法在提取時原始的系數(shù)會成為固有干擾項，對水印提取造成誤碼或增加水印提取難度,；替換法是直接替換二值化塊均值的一位,，提取時沒有原值的干擾項，準確率高,，且能實現(xiàn)盲提取,。本算法采用替換法。
    算法可以抵抗MPEG-2壓縮,。參考文獻[12]所述理論證明塊均值算法可以抵抗JPEG壓縮,，MPEG-2壓縮原理和JPEG壓縮相同，所以理論上本算法可以抵抗MPEG-2壓縮,，并對其進行了實驗證明,。
    若算法的嵌入是在空間域進行，則提取可以在空間域或者壓縮域?qū)崿F(xiàn),，壓縮域提取可用于控制播放,，空間域提取可用于版權(quán)保護和盜版追蹤。提取水印前檢測幀號,，如果視頻受到如幀刪除,、幀交換、幀重組,、幀插入的攻擊,，將對視頻幀順序進行處理,。處理過程是：若幀交換，則對調(diào)交換的兩幀,，恢復(fù)原順序,，視頻可完全恢復(fù)；若幀重組,，則按照幀號的順序重組整個視頻順序,，視頻可完全恢復(fù)；若幀刪除,，則在刪除的地方補一幀空白幀,，視頻有一幀錯誤；幀插入時,，則有兩種情況：(1)如果取出的幀號大于原視頻最大幀號,，則可直接識別，并去除,，就不會產(chǎn)生錯誤,；(2)如果插入的幀提取出的幀號正好是視頻幀號中的一個數(shù)n，那么視頻幀號中就有兩個n,，用后者覆蓋前者,，當插入的幀在視頻原有第n幀之后時，則將這個插入幀會覆蓋視頻原有的第n幀,，這種情況下產(chǎn)生一幀的錯誤,，但此情況概率較小，而且不一定是水印嵌入幀,，對水印最終提取影響很小,。
3 實驗的仿真結(jié)果及分析
    實驗利用Matlab工具仿真，載體視頻共有580幀,，幀率20 f/s,。原始水印圖像是二值圖，圖像大小為32×32,。先對視頻進行預(yù)處理,，嵌入幀號，然后對水印進行置亂和LDPC-OFDM編碼調(diào)制,，隨后從視頻的第一幀開始根據(jù)生成的偽隨機序列進行隨機嵌入,。
3.1 不可見性實驗
    圖2為視頻不可見性實驗的結(jié)果。從人眼的主觀視覺來看,，嵌入水印后的視頻與原始視頻沒有區(qū)別,，算法對視頻質(zhì)量幾乎沒有影響。圖2(c)是在水印嵌入幀中隨機選擇了50幀所做的水印嵌入前后視頻幀的PSNR值，基本都在39 dB以上,。當PSNR≥30時,，人眼就不能感覺到視頻中存在數(shù)字水印。所以本算法的不可見性良好,。圖3是原始水印和無攻擊時提取出的水印圖像，在無攻擊情況下可以正確提取出水印,。

3.2 MPEG-2攻擊實驗
    對含水印的視頻進行MPEG-2壓縮與解壓,，使用默認的量化矩陣，量化參數(shù)scale為19,。
    實驗仿真結(jié)果表明,，在量化參數(shù)scale≤14時，本算法能完全抵抗MPEG-2壓縮,，提出的水印信息與原始嵌入水印信息完全相同,，沒有誤碼。當scale≥14時,，雖然提取出的水印圖片有少量誤碼,，但水印仍可識別。圖4是scale=19時仿真的結(jié)果,，此時的誤碼率是0.5%,。
3.3 常規(guī)攻擊實驗
    以下為常規(guī)攻擊實驗，圖5是視頻分別受到椒鹽噪聲,、高斯白噪聲,、高斯低通濾波和剪切攻擊后的視頻， 圖6所示則分別為上述四種攻擊情況下提取出的水印信息,?？梢钥闯觯弘m然在受攻擊的情況下嵌入水印的視頻質(zhì)量有所下降，但是均能恢復(fù)原始水印信息,，只有少量誤碼,，這說明本算法對上述攻擊具有較強的魯棒性。
3.4 視頻幀攻擊實驗
    圖7為視頻幀攻擊實驗,，包括幀交換,、幀重組、幀刪除和幀插入4種攻擊后提取的水印結(jié)果,。

    實驗結(jié)果表明,，本算法通過提取幀號可以恢復(fù)幀交換和幀重組，誤碼為0,。對于幀刪除和幀插入,，實驗選擇了最壞情況進行仿真，也就是刪除含水印幀和插入幀覆蓋含水印幀的結(jié)果。由結(jié)果可以看出,，算法對幀刪除和幀插入有較強的魯棒性,可以抵抗此類視頻幀的同步攻擊,。
    本文將LDPC編碼和OFDM技術(shù)相組合,充分利用LDPC碼的糾錯能力和OFDM技術(shù)通信容量大、抗頻率選擇性干擾能力強的優(yōu)點,提出了一種基于LDPC-OFDM的塊均值視頻水印算法,。實驗結(jié)果表明,，該算法對視頻質(zhì)量影響小,不可見性好，能實現(xiàn)水印的盲提取,，不僅對高斯低通濾波,、剪切攻擊、高斯白噪聲,、椒鹽噪聲攻擊具有較強的魯棒性,，還可以抵抗MPEG-2壓縮及幀交換、幀重組,、幀刪除,、幀插入等視頻幀攻擊，是一種性能良好的盲視頻水印算法,。
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