为对自由观看视频加水印与盲水印检测的方法

专利名称：为对自由观看视频加水印与盲水印检测的方法
技术领域：
本发明涉及自由观看(free view)视频的水印添加。更具体地说，本发明涉及将水印嵌入多视图视频中的方法，以及在自由观看视频中检测水印的相关方法。
背景技术：
自由观看电视的基础在于传输利用不同摄像机捕获的同一场景的几个视图。用户可以自由地显示该场景的任何传输视图，甚至可以从传输视图中合成与虚拟摄像机的视图相对应的中间视图。因此，在接收侧通过所谓的合成或虚拟视图完成真实视图。用户自由地选择观看位置和虚拟摄像机的角度。此外，3D (三维)电视也依赖于多视图视频。在立体3D中，显示左右视图两者，以便用户可以欣赏3D图像。取决于用户环境，有时需要对左视图或右视图进行基线校正。例如，取决于显示器的线度(dimension)，取决于坐位距离。在这种情况下，合成左或右虚拟视图。关于标准TV，人们仍然担心自由观看视频的版权保护问题。在许多可替代版权管理系统当中，利用水印添加技术嵌入隐藏在图像中的感觉不到的信息(imperceptible information) 0这个信息被用于取证(forensics)，以识别非法复制的源头。但是，多视图视频中的水印嵌入和水印检测要比单视图视频中复杂。的确，在通过电视机显示的任何真实或虚拟视图上水印都必须是可检测的。因此，需要以相干方式将水印嵌入每个视图中，以便正确出现在任何真实或虚拟视图中。主要挑战表现为在为任意摄像机再现(render)的虚拟视图中允许已知水印检测技术的相干水印嵌入。在"Watermarking of free-view video，，( " IEEE Transactions on Image Processing" volume 19，pages 1785—1797，July 2010)中，A. Koz、C. Cigla 禾口 A. Alatan 公开了利用人类视觉系统的空间掩蔽(masking)特性将水印嵌入多个视图中的方法。他们还公开了利用虚拟摄像机的位置和旋转检测水印的方法。但是，水印检测的方法需要原始视图和未必可获得的摄像机参数的至少一个。在摄像机参数未知的情况下，他们公开了与相应深度图信息一起使用原始视图来估计合成视图的摄像机位置和取向。该方法包含根据估计参数变换原始视频的步骤，以及减去它得出合成视图的步骤。在水印检测中，所得信号与水印信号之间的相关性提供了更好的性能。但是，摄像机参数的估计需要繁重的处理，这样的水印检测既复杂又费时。此外，检测性能对摄像机参数估计敏感。因此，在自由观看视频中检测水印的已知方法引起了对于已知和未知摄像机位置和取向两者对再现视图检测的问题。其后果是，引起了改善水印检测的相干水印嵌入的问题。在现有技术中，这些问题都是使用原始视图之一来解决的。因此，需要一种允许在任何真实的或虚拟的再现视图中盲检测的将水印嵌入多个视图视频的方法。

发明内容
本发明的目的是通过提出在检测时既不需要摄像机参数也不需要任何真实视图的嵌入方法，克服现有技术的至少一个缺点。本发明的构思是找出对同一场景的不同视图， 无论是真实视图还是虚拟视图都不变的区域，并且将水印应用在这个区域中。不变域是针对摄像机的不同地点和取向提出的。为此，本发明涉及将水印嵌入多视图视频中的方法，所述多视图视频包含利用多台摄像机捕获的多个视图。该方法不同凡响之处在于，对于每个视图，它包含将视图投影到取决于摄像机的地点、取向、和固有参数、对多个视图以及对中间合成视图都不变的区域上，得出不变向量的步骤；将水印添加算法应用于不变向量得出加水印不变向量的步骤； 以及修改视图以获得加水印视图的步骤，其中所述加水印视图当被投影到不变域时，得出加水印不变向量。因此，由于将每个视图投影到同一不变向量上，所以在水印检测之前不再需要再现视频与原始视频之间的对齐。有利的是，本发明很好地适用于任意再现视图中的盲检测。此外，嵌入处理和检测处理比已知方法更容易更快。最后，本发明将多视图水印添加的问题转变成单向量水印添加的问题。因此，已知的水印算法可以有利地应用于不变向量水印添加。按照本发明的特别有利特征，将视图修改成加水印视图的步骤进一步包含从加水印不变向量中减去不变向量获得不变水印向量的步骤；沿着视图不变线度分配不变水印向量得出水印信号的步骤；以及将水印信号与视图合并得出加水印视图的步骤。的确，修改视图以获得加水印视图的步骤引起了不变域中投影的逆函数的问题。本发明的这样特征提出了将加水印不变向量投影回到视图上的解决方案。在第一优选实施例中，如果(i)摄像机的光轴平行；(ii)光轴与经过所有摄像机的光心的线垂直；(iii)所有摄像机共享相同焦距；以及(iV)在摄像机之间没有旋转，则不变域沿着与经过摄像机的光心的线平行的任何线包含多个样本值。真实视图或虚拟视图的不同视图中像素的位置通过沿着与经过所有摄像机的光心的线平行的线的位移从一个视图到另一个视图移动相应像素来获得。这个位移的幅度取决于像素的深度和虚拟和真实摄像机的参数。当，例如，沿着水平轴对齐真实和虚拟摄像机时(这是在诸如立体3D中的基线校正之类的大多数应用中的情况)，位移只沿着水平轴。因此，如果水印信号沿着水平轴不变，则在任何真实或虚拟视图上将都是相同的。因此，由于对诸如对齐和取向之类的摄像机位置和取向的约束，可以不用知道确切摄像机参数，因此无需原始视图地盲目完成水印检测。摄像机的其它约束导致对像素位移的其它约束，因此提供了不同的不变域。在第二优选实施例中，投影步骤进一步包含沿着视图的平行线求和样本值。在沿着水平线对齐摄像机的一种变体中，沿着视图的水平线求和样本值。的确，由于例如在一条线上位移像素，所以沿着该线的不同像素值的总和从一个视图到另一个视图保持恒定。实际上，由于遮挡一些物体局部只出现在一些视图上，而未出现在另一些视图上，问题更复杂一点。然而，遮挡只覆盖视图的很小区域，就我们的目的而言，可以忽略不计。在第三优选实施例中，投影视图的步骤进一步包含将视图变换成视图的空间-频率表示的第一步骤。于是，将视图修改成加水印视图的步骤进一步包含从加水印不变向量中减去不变向量获得不变水印向量的步骤；沿着视图的空间-频率表示的不变线度分配不变水印向量得出水印信号的步骤；将水印信号与视图的空间-频率表示合并得出视图的加水印空间-频率表示的步骤；将视图的加水印空间-频率表示变换回到加水印视图的步骤。 在一种变体中，将视图变换成视图的空间-频率表示的步骤包含到小波域的、视图的每列沿着列的一维小波变换。换句话说，将视图的空间表示变换成空间-频率表示。因此，按照所选实施例，在小波域中或在空间域中计算水印添加，因此从每种技术的长处中获益。在第四优选实施例中，投影视图的步骤进一步包含将不变向量变换成不变向量的空间-频率表示的最后步骤，以及其中，应用水印添加算法的步骤包含将水印添加算法应用于不变向量的空间-频率表示得出加水印不变向量。于是，将视图修改成加水印视图的步骤进一步包含从不变向量的加水印空间-频率表示中减去不变向量的空间-频率表示获得不变水印向量的空间-频率表示的步骤；将不变水印向量的空间-频率表示变换回到不变水印向量的步骤；沿着视图不变线度分配不变水印向量得出水印信号的步骤；将水印信号与视图合并得出加水印视图的步骤。由于对ID不变向量而不是对2D视图处理变换，所以这个实施例有利地减少了空间-频率变换的计算时间和数量(power)。在另一个优选实施例中，分配不变水印向量的步骤包含沿着视图不变线度复制不变水印向量。这个实施例很好地适用在投影函数是沿着平行线的样本值的总和的时候。在另一个优选实施例中，合并水印信号的步骤包含将水印信号加入视图中的步骤。按照一个变体实施例，在加入水印信号的步骤之前，该方法进一步包含用从视图中导出的感觉得到掩蔽(mask)信号来掩蔽水印信号的步骤。这个实施例很好地适用于诸如亮度和/或频率掩蔽之类的感觉得到的约束挑战水印的隐形性的视图上。此外，这个实施例还妥善处理摄像机的不同位置引起的遮挡问题。按照另一个方面，本发明还涉及在多视图视频中检测水印的方法，所述多视图视频包含从利用多台摄像机捕获的多个视图中选择或合成的再现视图。该检测方法不同凡响之处在于，对于再现视图，它包含将再现视图投影到取决于摄像机的地点、取向、和固有参数、对多个视图以及对中间合成视图都不变的区域上，得出不变再现向量的步骤；将水印检测算法应用于不变再现向量，以便评估水印存在的步骤。值得注意的是，假如真实和虚拟摄像机共享位置和取向约束，该不变域也应用于真实视图或虚拟视图。换句话说，从该组真实视图中生成的任何合成视图应该使用这种函数投影成相同不变向量。因此，关于嵌入，水印检测的多视图问题或合成视图问题简化成不变域中的传统水印检测。因此，已知水印检测算法可以有利地应用于再现视图不变向量。此外，由于不需要任何真实视图，所以所述检测方法有利地允许在任意再现视图中盲检测。此外，该处理手段在数量和时间方面有利地减少了。因此，当诸如广播监测，观众统计(audience metering)之类的原始内容不再可获得时，也可以将水印添加用于除了版权保护之外的其它应用。关于嵌入方法，在一个优先实施例中，如果(i)摄像机的光轴平行；(ii)光轴与经过所有摄像机的光心的线垂直；(iii)所有摄像机共享相同焦距；以及(iv)在摄像机之间没有旋转，则不变域沿着与经过摄像机的光心的线平行的任何线包含多个样本值。在另一个优选实施例中，投影步骤进一步包含沿着视图的平行线求和样本值。在另一个优选实施例中，所述方法包含将再现视图变换成视图的空间-频率表示的第一步骤或将不变向量变换成向量的空间-频率表示的步骤。然后，将水印检测算法应用于不变再现向量的空间-频率表示，以便评估水印的存在。


通过借助于附图对将例示的本发明的非限制性实施例加以描述，本发明的其它特征和优点将出现。-图1表示自由观看视频的多视图捕获；-图2表示立体3D的左右视图捕获；-图3例示同一场景的两个不同视图中像素的位移；-图4表示按照一个特定实施例的水印嵌入的方法；-图5表示按照另一个特定实施例的水印嵌入的方法；以及-图6表示按照一个特定实施例的水印检测的方法。
具体实施例方式图1表示自由观看视频的多视图捕获。场景101被叫做真实摄像机的N台摄像机 102捕获。摄像机的位置、取向、和固有参数可能不同，因此导致同一场景101的N个不同视图104。按照本文件中的命名习惯，单视图视频包含图像，而多视图视频包含视图。的确，视图指的是代表从不同地点捕获的同一场景的视频内容的图像。3D空间中场景的一点Pw通过像素Pl到PN分别表示在1到N真实摄像机视图中。在自由观看视频中，将那些视图与描述视频中的物体的深度的N个深度图一起传输到电视机。电视机显示某一个真实视图或叫做虚拟视图或合成视图的中间视图。电视机显示的视图叫做再现视图。虚拟视图105是从真实视图104中合成的，与设置在真实摄像机102之间的虚拟摄像机103对应。点Pw通过像素Pv表示在虚拟摄像机视图105中。图2表示了立体3D的左右视图捕获。在立体3D中，电视机相继显示与左视图和右视图相对应的2个视图，人类视觉系统重构场景的空间视觉。电视机也能够合成适用于诸如观看者在房间内的位置之类的用户环境和/或显示器尺寸的虚拟视图。因此，在典型情况下，立体3D包含捕获场景205的左视图202的真实摄像机201和捕获场景205的右视图204的真实摄像机203。3D空间中的点P通过左视图中的像素P1和右视图中的像素P2 表示出来。在典型立体3D捕获中，摄像机201和203沿着水平轴206对齐，并且取向垂直轴207。按照一种变体，由电视机使用左视图202，或右视图204，或两者合成与虚拟摄像机 209捕获的视图相对应的中间视图208。然后，作为左或右视图向用户再现中间视图208。 这个中间视图提高了用户的视觉舒适度。这个过程叫做基线校正。虚拟视图的合成通过将左视图的每个像素P1移动水平位移Cl1获得，这个位移取决于视图中的点P的深度和真实摄像机的固有参数。这个原理也适用于右视图中的像素P2的位移，因为该像素对应于场景中的同一点P。图3表示了同一场景的两个不同视图中几个像素的位移。左视图301和右视图 302给出了由3个物体，S卩，前景中的人物、背景中的房子和其间的树木组成的同一场景的 2种表示。树木的点通过像素P1表示出来。左视图301中的像素P1的坐标303和右视图 302中的同一像素P1的坐标304不同。由于携带水印样本的像素的坐标从一个视图到另一个视图是不同的，所以这种不同引起了以相干方式对不同视图添加水印的问题。当对齐真实和虚拟摄像机时(这是诸如在立体3D中的基线校正之类的大多数应用中的情况)，位移 Cl1只沿着水平轴305。更一般说来，如果(i)摄像机的光轴平行；(ii)光轴与经过所有摄像机的光心的线垂直；(iii)所有摄像机共享相同焦距；以及(iv)在摄像机之间没有旋转，则沿着与经过摄像机的光心的轴平行的轴线发生点的位移。因此，如果水印信号沿着这根轴线不变，则在任何真实视图或任何合成中间视图上将都是相同的。该轴线定义本发明的不变域。实际上，由于遮挡一些物体局部只出现在一些视图上，而未出现在另一些视图上，问题更复杂一点。但是，这些遮挡只覆盖视图的很小区域，就我们的目的而言，可以忽略不计。图4示意性地表示了按照一个特定实施例的水印嵌入的方法，其中在空间域中嵌入水印。多视图视频包含N个视图，并且对于N个视图的每一个，并行或依次地重复如下步
马聚ο真实视图I通过使用RGB或YCrCb约定的像素值表示在空间域中。在一个优选实施例中，将亮度值用作空间域中视图I的像素值。在第一步骤El中，使用投影函数将视图I的空间表示投影到不变空间上，以生成不变向量i。换句话说，从该组真实视图或任何真实视图中生成的任何合成视图应该使用这种投影函数投影成相同不变向量。在这个实施例中，投影函数是，例如，沿着构成不变域的视图的线的样本值的总和。在沿着水平轴对齐摄像机的细化中，投影函数是沿着水平线的样本值的总和。在下一个步骤E2中，然后使用诸如扩频水印添加或基于量化水印添加之类的任何现有技术的水印嵌入算法对不变向量i添加水印，以产生加水印不变向量iw。随后，在步骤E3中，计算不变水印向量w = iw_i。在步骤E4中，然后使用分配函数将不变ID水印向量w映射回到空间表示域，以获得2D水印信号W。因此，水印信号W具有与视图相同的线度。在一个实施例中，分配函数的基础在于利用归一化因子沿着投影的不变轴将向量w复制几次。为了使盲检测成为可能， 水印信号沿着水平轴应该含有非零DC分量。在空间域中，例如，根据高斯(Gaussian)定律生成线度h (视图高度)的伪随机向量V。将带通滤波器f应用于向量V，以获得带通伪随机水印向量/。然后，将水印向量复制1(视图宽度)次，以获得hXI 2D水印信号W。然后，在步骤E5中，使用某种融合算法将视图I和水印信号W合并在一起，以生成输出加水印视图Iw。在一个优选实施例中，融合函数只包含简单相加Iw = I+bff,其中，b e {-1,1}是要插入的水印位。在最一般的情况下，水印信号W也可能取决于真实视图I。因此，在一种变体中，融合函数进一步包含妥善处理一些感觉得到的约束的掩蔽函数。为此，可以在相加之前通过可见性掩蔽信号M(I)调制水印信号W:Iw = I+bff · M(I),其中，算符“.”表示两个矩阵的逐项相乘。这个可见性掩蔽信号可能取决于图像的局部频率特征(频率掩蔽)和/或图像的局部像素强度(亮度掩蔽)。因此，掩蔽函数M的变体实施例是与感觉不到成形相对应的M(I) = 1 ；与导致乘性(multiplicative)嵌入的亮度掩蔽相对应的M(I) = I ；以及M(I) =Σ (I)，其中Σ (I) 是与频率掩蔽相对应、围绕每个像素位置包含局部方差的矩阵。最后，可以定制融合函数， 以便使由于不可避免的舍入和剪裁操作引起的水印能量损失最小化。
因此，步骤E3 E5提出了恢复投影成iw的加水印视图Iw的方法。图5示意性地表示了按照另一个特定实施例的水印嵌入的方法，其中在空间-频率域中嵌入水印。水印添加领域的技术人员应该理解，在诸如空间域或小波域之类的不同表示域中嵌入水印。因此，如果真实视图I通过像素表示在空间域中，则真实视图I也通过视图的小波变换表示在频率域中。在第一步骤ElO中，使用投影函数将视图I投影到不变空间上，以生成不变向量i。 换句话说，从该组真实视图或任何真实视图中生成的任何合成视图应该使用这种投影函数投影成相同不变向量。然后，在下一个步骤Ell中，将域变换应用于ID不变向量i，以获得不变向量的适当空间-频率表示r。按照这个实施例，例如，将小波变换应用在该向量上。在一个变体实施例中，将域变换直接应用于真实视图I，以获得该视图的适当空间-频率表示。在这种最后变体中，域变换是应用于视图的每个列的ID列小波变换，并且投影函数是，例如，沿着变换视图的线的总和。但是，将域变换应用在ID投影视图上而不是应用在2D真实视图上有利地减少了计算时间和数量。在下一个步骤E12中，然后使用诸如扩频水印添加或基于量化水印添加之类的任何现有技术的水印嵌入算法对不变向量r添加水印，以生成加水印不变向量rw。在小波域中，生成长度h(图像高度)的ID伪随机向量ν。就隐形性和鲁棒性而言，可以取决于所属的子带地调整ν的每个样本的强度。例如，低频成分的强度可能很低(甚至是零)，以防止水印的可见性。相反，带通成分的强度可能较高，由于它们提供良好的可见性-鲁棒性折发。随后，在步骤E13中，计算不变水印向量w = rw_r。然后，在步骤E14中，应用逆域变换，以获得空间域中的不变水印向量ν。按照这个实施例，例如，将逆小波变换应用在该向量上。在将域变换应用在视图上，而不是投影视图上的实施例中，在分配步骤之后应用逆变换步骤。因此，变换水印的空间-频率表示，以获得空间域中的水印W。在这个最后变体中，逆变换是，例如，应用于水印的空间-频率表示的每个列的ID列逆小波变换。在步骤E15中，然后使用分配函数将一维水印向量w映射回到空间表示域，以获得二维水印信号W。因此，水印信号W具有与视图I的空间表示相同的线度。在一个实施例中，分配函数的基础在于利用归一化因子沿着投影的不变轴将向量W复制几次。然后，在步骤E16中，使用某种融合算法将视图I和水印信号W合并在一起，以生成输出加水印视图Iw。在一个优选实施例中，融合函数只包含简单相加Iw = I+bff,其中，b e {-1,1}是要插入的水印位。关于与空间域有关的实施例，在相加之前应用可见性掩蔽M(I)以提高水印的隐形性。Iw = I+bW · M(I)。因此，步骤E13到E16提出了恢复投影成iw的加水印视图Iw的方法。按照另一个变体实施例，在对多个视图以及对中间合成视图不变的区域中直接生成不变水印向量(W)。该不变水印向量是，例如，伪随机样本。因此，绕过投影视图以及将水印算法应用于所得不变向量的步骤。
图6示意性地表示了按照一个特定实施例的水印检测的方法。再现视图I',通过像素值表示在空间域中。在第一步骤Dl中，使用投影函数将视图Γ ,投影到不变空间上，以生成不变向量i' w。在一种变体中，该方法进一步包含域变换。变换函数和投影函数在嵌入方法和检测方法中必需相同。因此，在一种变体中，在步骤Dl之前，将域变换应用于再现视图Γ w，以获得视图的适当空间-频率表示，然后被投影。在另一种变体中，相应地，在步骤Dl之后，将域变换应用于投影视图，以获得不变向量 i' w的适当空间-频率表示。在第二步骤D2中，将已知的水印检测方法应用于一维向量i' w。按照空间表示实施例，对再现视图Γ ,的每行的亮度值求平均，以获得线度h(视图高度)的平均向量 i' w;将带通滤波器f应用于平均向量i' w;对加水印带通向量f(i' w)计算相关性分数， 以评估水印的存在；解码水印位b取决于相关性符号。当然，本发明不局限于前面描述的实施例。尤其，本发明与取决于摄像机位置和取向的任何不变域(水平线、平行线或更复杂投影)相容。此外，按照一个特定特征，在视图的任何表示中，即在空间域中或在频率域中处理水印嵌入。最后，按照一种特定特征，在空间域中构成视图的像素通过它们的亮度值表示出来，但也可以通过色度值或任何RGB值表示出来。
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权利要求
1.一种将水印嵌入多视图视频中的方法，所述多视图视频包含利用多台摄像机捕获的多个视图，其特征在于，该方法对于每个视图包含如下步骤-将视图(I)投影(El)到对多个视图以及对中间合成视图都不变的区域上，得出不变向量(i)，其中，如果 i)摄像机的光轴平行， )光轴与经过所有摄像机的光心的线垂直，iii)所有摄像机共享相同焦距，以及iv)在摄像机之间没有旋转，则所述不变域沿着与经过摄像机的光心的线平行的任何线包含多个样本值，所述平行线叫做视图不变线度；-将水印添加算法应用(E2)于不变向量⑴得出加水印不变向量(iw)； -从加水印不变向量(iw)中减去(E3)不变向量(i)获得不变水印向量(w)； -在视图不变线度上分配(E4)不变水印向量(w)得出水印信号(W)；以及 -将水印信号(W)与视图⑴合并(E5)得出加水印视图(Iw)。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影步骤进一步包含沿着视图的所述不变线度求和样本值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影视图(I)的步骤进一步包含将不变向量(i)变换成(Ell)应用了水印算法的不变向量(r)的空间-频率表示的最后步骤。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分配(EK)不变水印向量(w)的步骤进一步包含-将不变水印向量的空间-频率表示变换回到(E14)不变水印向量(w)的第一步骤。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影视图(I)的步骤进一步包含将视图 (I)变换成视图的空间-频率表示的第一步骤。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分配(E4)不变水印向量(w)的步骤进一步包含-将水印的空间-频率表示变换回到水印(W)的空间表示的最后步骤。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将视图变换成视图的空间-频率表示的步骤包含应用应用于视图的每个列的ID小波变换。
8.一种将水印嵌入多视图视频中的方法，所述多视图视频包含利用多台摄像机捕获的多个视图，其特征在于，该方法对于每个视图包含如下步骤-在对多个视图以及对中间合成视图都不变的区域中生成不变水印向量(《)，其中，如果i)摄像机的光轴平行； )光轴与经过所有摄像机的光心的线垂直；iii)所有摄像机共享相同焦距；以及iv)在摄像机之间没有旋转，则所述不变域沿着与经过摄像机的光心的线平行的任何线包含多个样本值，所述平行线叫做视图不变线度；-在视图不变线度上分配(E4)不变水印向量(w)得出水印信号(W)；以及-将水印信号(W)与视图⑴合并(E5)得出加水印视图(Iw)。
9.如权利要求1至8的任何一项所述的方法，其特征在于，所述分配(E4，E15)不变水印向量(w)的步骤包含在视图的不变线度上复制不变水印向量(W)。
10.如权利要求1至8的任何一项所述的方法，其特征在于，所述合并(E5，E16)水印信号的步骤包含将水印信号(W)加入视图(I)中的步骤。
11.如权利要求1至8的任何一项所述的方法，其特征在于，所述合并(E5，E16)水印信号的步骤还包含用从视图(I)中导出的感觉得到掩蔽信号(M)来掩蔽水印信号(W)的步马聚ο
12.—种在多视图视频中检测水印的方法，所述多视图视频包含从利用多台摄像机捕获的多个视图中选择或合成的再现视图，其特征在于，该方法对于再现视图包含如下步骤-将再现视图(Γ w)投影(Dl)到对多个视图以及对中间合成视图都不变的区域上， 得出不变再现向量(i' w)，其中，如果i)摄像机的光轴平行； )光轴与经过所有摄像机的光心的线垂直；iii)所有摄像机共享相同焦距；以及iv)在摄像机之间没有旋转，则所述不变域沿着与经过摄像机的光心的线平行的任何线包含多个样本值，所述平行线叫做视图不变线度；以及-将水印检测算法(D2)应用于不变再现向量(i' w)，以便评估水印的存在。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述投影再现视图(I'J的步骤进一步包含将不变再现向量(i' J变换成不变再现向量的空间-频率表示的最后步骤。
全文摘要
本发明涉及将水印嵌入多视图视频中的方法，所述多视图视频包含利用多台摄像机捕获的多个视图，该方法对于每个视图包含将视图(I)投影到取决于摄像机的地点、取向、和固有参数、对多个视图以及对中间合成视图都不变的区域上，得出不变向量(i)的步骤；将水印添加算法应用于不变向量(i)得出加水印不变向量(iw)的步骤；以及修改视图(I)以获得加水印视图(Iw)的步骤，其中所述加水印视图(Iw)当被投影到不变域时，得出加水印不变向量(iw)。本发明还涉及在再现视图中检测水印的方法，它包含将再现视图投影到对多个视图都不变的区域上，得出不变再现向量的步骤；以及将水印检测算法应用于不变再现向量，以便评估水印存在的步骤。
文档编号H04N21/8358GK102387421SQ20111025661
公开日2012年3月21日 申请日期2011年9月1日 优先权日2010年9月1日
发明者G.多伊尔, J.弗朗科-康特里拉斯, S.鲍德里 申请人:汤姆森特许公司