基于HEVC的视频水印算法研究

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在互联网飞速发展的时代,随着5G通信技术的逐渐普及,视频应用已经广泛深入到各个领域。然而大众对于视频的视觉感受和隐私技术的要求越来越严格,因此视频快速编码技术和视频水印技术的研究引发了大量学者的关注,其研究成果应用在版权保护、军事机密保护以及隐私保护等方面。由于高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)相比于H.264/AVC具有更加良好的压缩性能,在高分辨率视频应用中极为广泛。因此针对HEVC压缩编码标准展开了相应的算法研究工作。为了降低HEVC帧内预测编码的复杂度,提出了一种快速编码算法,降低了算法复杂度,减少了编码时间;现有的基于HEVC的水印算法研究成果较少,为了增强水印的鲁棒性、增加水印的容量,提出了相应的水印算法。1、针对HEVC帧内编码复杂度高和编码时间长的特点,提出了一种CU分割模式的快速算法,算法利用相邻编码单元(Coding Unit,CU)具有很强的时间和空间相关性,从而缩小深度遍历范围,提前终止或跳过不必要的深度。同时根据前一帧中相邻CU的深度与当前CU对应位置CU的深度关系,进行率失真代价的比较,最后确定CU的最佳分割模式。实验结果证明,与HM16.9标准算法相比,该算法能够在保持编码性能的情况下使平均编码时间大约减少21.68%,降低了算法复杂度,可以广泛应用在实时视频中。2、为了提高水印的鲁棒性,提出一种基于纹理特征方向的HEVC鲁棒性水印算法。首先,利用灰度共生矩阵及其相关性大小计算4×4的PU亮度块的纹理方向。将33种角度预测模式分为水平和垂直两个方向,分别与水印值-1和1相对应。判断水印值与纹理方向是否一致,若一致,则嵌入水印。将预测模式判定为10模式和模式26,根据率失真代价函数决策出最佳预测模式,决定是否保留水印。将水印嵌入的位置作为解码端提取水印的密钥。实验结果证明,所提算法的平均峰值信噪比下降0.005d B,平均误码率为0.131,在鲁棒性上可以抵抗重编码的攻击,对视频质量的影响很小。3、为了增加嵌入水印的容量,提出了基于帧内预测模式的HEVC的大容量水印算法。针对纹理比较复杂的4×4的亮度块,利用帧内预测模式的相关性对35种预测模式进行分组,建立水印信息和预测模式组双映射的关系,再根据预测模式出现概率的大小,选择性的进行2bit或3bit水印信息的嵌入。提取水印时,在解码端将预测模式通过双映射的关系进行提取。实验结果证明,所提算法嵌入水印的容量有一定的增加,平均峰值信噪比下降了0.025d B,保证了视频的主观质量。
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