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(dǎo)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(gè)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(duì)攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性,，在接收端可以提取出版權(quán)信息,，實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)和盜版追蹤功能[2],，同時(shí)在數(shù)字電視播放中還可實(shí)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(shí)，也要求水印的嵌入提取方法靈活,、方便[4],。參考文獻(xiàn)[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(shí)現(xiàn)播放控制和盜版追蹤,，但對(duì)于視頻幀同步攻擊卻無能為力，本文針對(duì)此問題提出改進(jìn)算法,，水印嵌入前先嵌入視頻幀號(hào)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(shí)驗(yàn)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(shí)對(duì)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(jìn)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(yàn)碼(Low Density Parity Check Codes)是1962年Robert G.Gallager提出的一種實(shí)用的好碼[7]，是線性分組碼的一種,。本實(shí)驗(yàn)對(duì)水印進(jìn)行LDPC編碼以提高水印的糾錯(cuò)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(yàn)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(gè)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(duì)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(jìn)行OFDM調(diào)制,。OFDM技術(shù)的原理是用多個(gè)相互正交的子載波對(duì)輸入信息進(jìn)行調(diào)制，使整體信號(hào)的抗干擾性能得到很大的提高,?；贠FDM的水印嵌入技術(shù)可實(shí)現(xiàn)相當(dāng)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(duì)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(hào)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?yàn)槿搜蹖?duì)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(hào)提取完畢后,，進(jìn)行幀檢測(cè)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(duì)u′進(jìn)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(jìn)行LDPC譯碼，采用的是BP算法(Belief Propagation) [10],，即在迭代的每一步,，對(duì)有噪序列的每一個(gè)符號(hào)估計(jì)其后驗(yàn)概率,，并將估計(jì)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(duì)LDPC譯碼的結(jié)果進(jìn)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(shí)原始的系數(shù)會(huì)成為固有干擾項(xiàng),，對(duì)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(shí)沒有原值的干擾項(xiàng),，準(zhǔn)確率高,，且能實(shí)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(xiàn)[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(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)證明,。
    若算法的嵌入是在空間域進(jìn)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(hù)和盜版追蹤,。提取水印前檢測(cè)幀號(hào)，如果視頻受到如幀刪除,、幀交換,、幀重組、幀插入的攻擊,，將對(duì)視頻幀順序進(jìn)行處理,。處理過程是：若幀交換，則對(duì)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(hào)的順序重組整個(gè)視頻順序,，視頻可完全恢復(fù)；若幀刪除,，則在刪除的地方補(bǔ)一幀空白幀,，視頻有一幀錯(cuò)誤,；幀插入時(shí)，則有兩種情況：(1)如果取出的幀號(hào)大于原視頻最大幀號(hào),，則可直接識(shí)別,，并去除，就不會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤,；(2)如果插入的幀提取出的幀號(hào)正好是視頻幀號(hào)中的一個(gè)數(shù)n,，那么視頻幀號(hào)中就有兩個(gè)n，用后者覆蓋前者,，當(dāng)插入的幀在視頻原有第n幀之后時(shí),，則將這個(gè)插入幀會(huì)覆蓋視頻原有的第n幀，這種情況下產(chǎn)生一幀的錯(cuò)誤,，但此情況概率較小,，而且不一定是水印嵌入幀，對(duì)水印最終提取影響很小,。
3 實(shí)驗(yàn)的仿真結(jié)果及分析
    實(shí)驗(yàn)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(duì)視頻進(jìn)行預(yù)處理,，嵌入幀號(hào),，然后對(duì)水印進(jìn)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(jī)序列進(jìn)行隨機(jī)嵌入,。
3.1 不可見性實(shí)驗(yàn)
    圖2為視頻不可見性實(shí)驗(yàn)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(duì)視頻質(zhì)量幾乎沒有影響,。圖2(c)是在水印嵌入幀中隨機(jī)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(dāng)PSNR≥30時(shí),，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(shí)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(shí)驗(yàn)
    對(duì)含水印的視頻進(jìn)行MPEG-2壓縮與解壓,，使用默認(rèn)的量化矩陣,，量化參數(shù)scale為19。
    實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,，在量化參數(shù)scale≤14時(shí),，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(dāng)scale≥14時(shí),，雖然提取出的水印圖片有少量誤碼，但水印仍可識(shí)別,。圖4是scale=19時(shí)仿真的結(jié)果,，此時(shí)的誤碼率是0.5%。
3.3 常規(guī)攻擊實(shí)驗(yàn)
    以下為常規(guī)攻擊實(shí)驗(yàn),，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,。可以看出：雖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(duì)上述攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性,。
3.4 視頻幀攻擊實(shí)驗(yàn)
    圖7為視頻幀攻擊實(shí)驗(yàn),，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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本算法通過提取幀號(hào)可以恢復(fù)幀交換和幀重組,，誤碼為0。對(duì)于幀刪除和幀插入,，實(shí)驗(yàn)選擇了最壞情況進(jìn)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(duì)幀刪除和幀插入有較強(qiáng)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(cuò)能力和OFDM技術(shù)通信容量大、抗頻率選擇性干擾能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于LDPC-OFDM的塊均值視頻水印算法,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法對(duì)視頻質(zhì)量影響小,不可見性好，能實(shí)現(xiàn)水印的盲提取,，不僅對(duì)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(qiáng)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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