一种面向视频数据的数字水印嵌入、提取方法和系统与流程

本发明涉及视频处理技术，尤其涉及一种面向视频数据的数字水印嵌入、提取方法。

背景技术：

随着我国Internet和视频处理技术的飞速发展，移动终端的普及，数字视频技术的发展，不计其数的视频作品不断发布并广泛传播，网络视频用户逐年增加，数字视频的传播存储编的越发便捷。非法获取、篡改、传播视频也变得更加简单。为了保护视频作品的版权和内容完整性，以及视频数据安全保护问题，视频水印技术应运而生并成为信息安全领域的研究热点。

视频作为数字水印的载体，基本原理是在视频中嵌入一段可以证明版权身份的信息。传统水印算法分为空间域水印和变换域水印。空间域经典的LSB算法，算法简单，透明性强，但是稳健性比较差，常见攻击即可去掉水印。变换域水印虽然鲁棒性有所提高，但是受到重新录制这类的强攻击之后，也不能提取出完整水印。由于透明性的要求，水印嵌入强度一般较低，大大制约视频水印鲁棒性的发展。鲁棒性与透明性相互制约，二者不能同时满足要求。传统视频水印技术，为了保证嵌入水印后的视频的观看体验，降低了嵌入水印强度，当视频经过重新录制后，不能提取水印信息。在实际应用中达不到版权保护的要求。

本发明通过解析视频帧，识别图像内容，然后根据识别的内容添加不影响视频观看的内容，该方法直接修改图像内容，鲁棒性强，在外部拍摄后仍然可识别提取完整水印信息。可防止视频屏幕拍摄等硬拷贝物理攻击以及影院盗录视频追究责任。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，当视频经过重新录制后，不能提取水印信息。在实际应用中达不到版权保护的要求。为了防止视频屏幕拍摄等硬拷贝物理攻击，提出了一种面向视频数据的数字水印嵌入、提取方法。

本发明为解决其技术问题，提供了一种面向视频数据的数字水印嵌入、提取方法，该方法包含下述步骤：

S1、获取原始视频数据和水印信息；

S2、对所述的水印信息预处理，转换水印信息为二进制序列，存入数组W[i]，数组 W[i]的预设长度为N；

S3、将S2中预处理完的水印信息动态添加嵌入到S1中的原始视频，完成水印嵌入过程。

在本发明的一种面向视频数据的数字水印嵌入方法中，所述步骤S3中的水印嵌入过程通过下述步骤实现：

S31、对原始视频进行自适应场景分割，第i个场景记为scene[i]，scene[i]场景视频段所有帧嵌入同一位置水印W[i]；

S32、依次读取水印数组W的每一位；

S33、判断是否需要修改原始视频：当读取W[i]等于’1’，选取一块原始视频帧中内容为特征块，复制该特征块到最邻近的无边缘区域，并对修改后的该区域进行高斯模糊处理；当读取w[i]等于’0’，不修改视频；

S34、循环上述操作，使原始水印数组嵌入到原始视频的每一个场景中。

在本发明的一种面向视频数据的数字水印嵌入方法，步骤S31中的自适应场景分割通过下述步骤获取：

S311、解析原始视频的视频流获取视频帧；

S312、计算相邻帧的相似度X；

S313、判断场景是否需要分割；如果X小于某个阈值TH，则当做为一个场景段；如果X大于或等于阈值TH，则当做不同的场景段；

如果分割视频得到的场景段个数N1小于水印数组W的长度N，增大初始阈值TH为 TH+k％，直到分割场景段的数量大于原始水印数组W的长度，k％为每次增加的幅度， k>0。

在本发明的一种面向视频数据的数字水印嵌入方法，步骤S33中的选取原始视频特征块的方法通过下述步骤获取：

S331、对原始视频帧scene[i]中的每一帧视频分别进行边缘检测，按下式在检测出的边缘区域内选取一块闭合边缘区域：S<F[i]row*F[i]col/P；

P为预设的比例系数，S为选取区域包含像素点的个数，F[i]row为该视频帧的行数，F[i]col为视频帧的列数，即选取一块面积小于原始视频帧面积F[i]row*F[i]col的1/P的闭合区域，当有多个特征块时，选取特征快的面积最接近1/P的那一块，没有满足条件的特征块时，跳过该视频帧。

在本发明的一种的面向视频数据的数字水印嵌入方法，所述步骤S33中的高斯模糊处理通过下述步骤获取：

S332、确定唯一特征块并进行复制，确定复制后的特征块横向最大值Xmax、最小值 Xmin；

S333、确定纵向最大值Ymax、最小值Ymin；

S334、由x＝Xmin，x＝Xmax，y＝Ymin，y＝Ymax这四条线确定闭合的高斯模糊区域；

S335、利用以下权值公式对S334中选定的高斯模糊区域的每个像素点进行计算，用计算的新值替代原始值进行高斯模糊处理进行高斯模糊处理；

Pix(i,j)＝pix(i-1,j)*0.0566406+Pix(i-1,j-1)*0.0453542+Pix(i,j-1)*0.0566406+

Pix(i,j+1)*0.0566406Pix(i-1,j+1)**0.0453542+Pix(i+1,j-1)*0.0453542+Pix(i+1,j)*0.0566406+

Pix(i+1,j+1)*0.0453542+Pix(i,j)*0.0707355

其中，Pix(i,j)表示第i行，第j列处的像素值。

在本发明的一种面向视频数据的数字水印提取方法，用于对根数字水印嵌入方法嵌入的水印进行提取，包含如下步骤：

S61、对含有水印的视频按场景分段，视频段为scene[i]，scene[i]场景视频段提同一位置水印W[i]；

S62、对同一场景段scene[i]中的每一帧视频分别进行边缘检测；

S63、根据S62的检测值，提取’1’,’0’的个数，根据’1’,’0’的个数多少投票生成最后 W’[i]的值，获得所有帧的水印值。

在本发明的一种的面向视频数据的数字水印提取方法，所述步骤S62中的视频检测过程通过下述步骤获取：

S621、取出所有面积S小于视频帧面积1/P的特征块，比较特征块之间的相似度Xw, 按下式确定提取水印的值；

P为预设的比例系数，Xwmax为该视频帧特征块之间相似度的最大值，scence[i][j]为第i段场景中的第j帧。

优选地，本发明一种面向视频数据的数字水印嵌入系统，包含下述模块：

初始信息获取模块，用于获取原始视频数据和水印信息；

水印信息预处理模块，用于对所述的水印信息预处理，转换水印信息为二进制序列，存入数组W[i]，数组W[i]的预设长度为N；

视频水印嵌入模块，用于将水印信息预处理模块中预处理完的水印信息动态添加嵌入到初始信息获取模块中的原始视频，完成水印嵌入过程。

优选地，根据所述的面向视频数据的数字水印嵌入系统，所述视频水印嵌入模块中的水印嵌入过程通过下述子模块实现：

自适应分割场景模块，用于对原始视频进行自适应场景分割，第i个场景记为 scene[i]，scene[i]场景视频段所有帧嵌入同一位置水印W[i]；

水印数组读取模块，用于依次读取水印数组W的每一位；

判断模块，用于判断是否需要修改原始视频：当读取W[i]等于’1’，选取一块原始视频帧中内容为特征块，复制该特征块到最邻近的无边缘区域，并对修改后的该区域进行高斯模糊处理；当读取w[i]等于’0’，不修改视频；

循环处理模块，用于循环上述操作，使原始水印数组分别嵌入到原始视频的每一个场景中。

优选地，在本发明一种面向视频数据的数字水印提取系统，用于对所述的数字水印嵌入系统嵌入的水印进行提取，其特征在于，包含如下模块：

自适应场景分割模块，用于对含有水印的视频按场景分段，视频段为scene[i]，scene[i] 场景视频段提同一位置水印W[i]；

边缘检测模块，用于对同一场景段scene[i]中的每一帧视频分别进行边缘检测；

水印信息生成模块，用于根据边缘检测模块的检测值，提取’1’,’0’的个数，根据’1’,’0’的个数多少投票生成最后W’[i]的值，获得所有帧的水印值。

本发明通过解析视频帧，识别图像内容，然后根据识别的内容添加不影响视频观看的内容，该方法直接修改图像内容，鲁棒性强，在外部拍摄后仍然可识别提取完整水印信息。可防止视频屏幕拍摄等硬拷贝物理攻击以及影院盗录视频追究责任。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1本发明数字水印嵌入、提取过程流程图；

图2原始视频帧信息；

图3边缘检测示意图；

图4特征块复制后的图像边缘示意图；

图5使用本发明嵌入水印前后对比图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式，具体步骤见图1。

S1、获取原始视频数据和水印信息见图2。

S2、对水印信息预处理，转换水印信息为二进制序列，存入数组W[i]，数组W[i]的预设长度为N。

S3、对原始视频进行自适应场景分割：解析视频计算相邻帧的相似度X，如果X小于某个阈值TH，则当做为一个场景段；如果X大于或等于阈值TH，则当做不同的场景段；如果得到场景段的长度N1小于水印数组W的长度N，增大初始阈值TH为TH+k％，直到分割场景段的数量大于原始水印数组的长度，k％为每次增加的幅度。第i个场景记为 scene[i]，scene[i]场景视频段所有帧嵌入同一位置水印W[i]；依次读取水印数组W的每一位。

S4、对原始视频帧的每一帧视频分别进行边缘检测。

S5、按下式在检测出的边缘区域内选取一块闭合边缘区域见图3：

S<F[i]row*F[i]col/1000；

S为选取区域包含像素点的个数，F[i]row为该视频帧的行数，F[i]col为视频帧的列数，即选取一块面积小于原始视频帧面积F[i]row*F[i]col的1/1000的闭合区域，当有多个特征块时，选取特征快的面积最接近1/1000的那一块，没有满足条件的特征块时，跳过该视频帧。

S6、确定唯一特征块并进行复制见图4，确定复制后的特征块横向最大值Xmax、最小值Xmin、纵向最大值最小值Ymin、Ymax，由x＝Xmin，x＝Xmax，y＝Ymin，y＝Ymax 这四条线确定闭合的高斯模糊区域，利用以下权值公式对选定的高斯模糊区域的每个像素点进行计算，用计算的新值替代原始值进行高斯模糊处理：

Pix(i,j)＝pix(i-1,j)*0.0566406+Pix(i-1,j-1)*0.0453542+Pix(i,j-1)*0.0566406+ Pix(i,j+1)*0.0566406Pix(i-1,j+1)**0.0453542+Pix(i+1,j-1)*0.0453542+Pix(i+1,j)*0.0566406+ Pix(i+1,j+1)*0.0453542+Pix(i,j)*0.0707355其中，Pix(i,j)表示第i行，第j列处的像素值。

S7、将S6中得到的嵌入水印后的图像进行自适应场景分割：解析视频计算相邻帧的相似度X，如果X小于某个阈值TH，则当做为一个场景段；如果X大于或等于阈值TH，则当做不同的场景段；如果得到场景段的长度N1小于水印数组W的长度N，增大初始阈值TH为TH+k％，直到分割场景段的数量大于原始水印数组的长度，k％为每次增加的幅度。第i个场景记为scene[i]，scene[i]场景视频段所有帧嵌入同一位置水印W[i]；依次读取水印数组W的每一位。

S8、对分割后的视频帧的每一帧视频分别进行边缘检测；

S9、特征块检测，选取所有面积S小于视频帧面积1/1000的特征块；

S10、比较特征块之间的相似度Xw,按下式确定提取水印的值；

Xwmax为该视频帧特征块之间相似度的最大值，scence[i][j]为第i段场景中的第j帧。

提取水印前后的图片对比见图5。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。