随着信息技术和网络技术的快速发展,数字视频产品不断充斥着人们的日常生活。然而,人们在享受数字视频产品的同时,也不断遇见版权问题带来的困扰,而以视频为载体的数字视频水印技术可以有效解决这一问题。2013年,随着新一代高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的制定,传统以H.264/AVC为载体的数字视频水印算法已不能很好的运用到HEVC中去。此外鲁棒视频水印算法能很好的起到版权保护作用,且可逆视频水印在嵌入水印的同时,能够对视频进行无失真的还原,这对一些失真要求极高的场合,如军事、医疗和卫星等,显得格外重要。基于此,本文对鲁棒视频水印和可逆视频水印进行了深入的研究:(1)针对现有视频水印鲁棒性不足及帧内误差传播的问题,提出基于帧内预测模式多划分的HEVC鲁棒视频水印算法。首先,算法针对嵌入水印后帧内误差传播的问题,对4×4亮度块进行可嵌区域的选择,并计算4×4亮度块的纹理方向。其次,将33种角度预测模式划分为四种模式集,依次记为:上水平、下水平、上垂直、下垂直。最后,将当前以及下一待嵌入水印的值与模式集建立映射关系。通过判断当前4×4块属于哪种模式集来进行水印的嵌入,并将33种角度模式截断为其中一种模式集。解码端通过纹理方向和预测模式集提取水印。实验结果表明,所提算法的平均峰值信噪比维持不变,且算法对视频质量的影响很小,同时在鲁棒性上可以抵抗重编码的攻击。(2)为了解决嵌入水印后水印容量不足和码率过快增长的问题,提出消除帧内误差传播的HEVC可逆视频水印算法。首先算法分析8×8编码单元下4×4变换单元的来源可能为8×8或4×4预测单元,采用两种帧内误差消除模型来选定4×4变换单元。同时还论证了4×4变换单元在变换量化前后嵌入水印产生的影响,选择在熵编码时的4×4变换单元嵌入水印。随后算法分析基于上下文的自适应二进制算术熵编码(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding,CABAC)特性,选择嵌入水印后对比特率增长较小的系数。最后自适应根据4×4变换单元的三种扫描方式混合采用向上奇偶调制法(the Upward Parity Modulation,TUPM)和最低有效位借位法(Shift Least Significant Bit,SLSB)在视频中嵌入可逆水印。实验结果表明,该算法有效避免了比特率的过快增长,且在无帧内水印误差传播的基础上,水印容量扩大近2倍。若解码器中不含视频水印提取与还原模块,则解码后的峰值信噪比都在33dB以上,且平均峰值信噪比仅下降0.8dB,不会影响用户的视频体验;若解码器含有本算法提出的视频水印提取与还原模块,则解码后的视频可以完全恢复原始视频数据,因此可以保证解码后视频质量。