隨著網絡技術以及多媒體技術的快速發展，數字視頻越來越容易被獲取并復制傳輸，這就導致了視頻的版權糾紛問題[1]，數字視頻水印正是為解決這個問題而出現的。在視頻發布前，視頻版權擁有者在原始視頻中嵌入具有版權信息的圖片或序列，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信息，實現版權保護和盜版追蹤功能[2]，同時在數字電視播放中還可實現播放控制[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中的抗干擾技術相結合[6]，加入LDPC-OFDM編碼以提高水印的魯棒性。實驗結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技術的塊均值視頻水印算法
　　圖1所示為基于LDPC-OFDM技術的塊均值視頻水印算法框圖。

1.1  水印的預處理
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”的個數不大于1，構造完成后消除里面的四環，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Arnold置亂加密后的信息直接賦值給系統位S，得u=(c,s)，LDPC編碼過程結束，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調制。OFDM技術的原理是用多個相互正交的子載波對輸入信息進行調制，使整體信號的抗干擾性能得到很大的提高。基于OFDM的水印嵌入技術可實現相當大的嵌入量和優良的隱蔽性，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，進行幀檢測并恢復視頻同步，完成之后在恢復的視頻中提取水印，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解調得X，解調完全是調制的逆過程。解調之后進行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，以得到更好的結果。BP算法譯碼速度高、復雜性低。最后對LDPC譯碼的結果進行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上，該方法在提取時原始的系數會成為固有干擾項，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實現，壓縮域提取可用于控制播放，空間域提取可用于版權保護和盜版追蹤。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，則對調交換的兩幀，恢復原順序，視頻可完全恢復；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；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。先對視頻進行預處理，嵌入幀號，然后對水印進行置亂和LDPC-OFDM編碼調制，隨后從視頻的第一幀開始根據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別，算法對視頻質量幾乎沒有影響。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scale為19。
    實驗仿真結果表明，在量化參數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時仿真的結果，此時的誤碼率是0.5%。
3.3 常規攻擊實驗
    以下為常規攻擊實驗，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。可以看出：雖然在受攻擊的情況下嵌入水印的視頻質量有所下降，但是均能恢復原始水印信息，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果。

    實驗結果表明，本算法通過提取幀號可以恢復幀交換和幀重組，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果。由結果可以看出，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技術相組合,充分利用LDPC碼的糾錯能力和OFDM技術通信容量大、抗頻率選擇性干擾能力強的優點,提出了一種基于LDPC-OFDM的塊均值視頻水印算法。實驗結果表明，該算法對視頻質量影響小,不可見性好，能實現水印的盲提取，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。
參考文獻
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