一种无损的压缩视频图像信息隐藏方法(2)

rrrbit(n)表示第n个隐藏信息比特。同时k2,k3,...k11密钥组指针递增一步。

4） 完成上述过程后，为在提取水印后恢复原始视频，需要记录水印嵌入过程是否发生系数

交换位置。设从第64个系数开始往高频系数搜索（跳过等量化步长对的位置），设第一个不为0的系数为uk,k∈[0,63]，显然uk+1=0 。如果水印嵌入发生交换，令{}uk+1= qk+1；反之，uk+1=qk+1。其中，qk+1为此位置对应的量化步长。令标识符号lable(n)=sign{uk1}。

5） 将8×8DCT系数块编码量化恢复为MPEG视频比特流。

进行到下一块，重复步骤2）、3）的过程。直到整个水印序列完全嵌入为止。

2.4隐藏信息的提取算法

水印提取不需要原始视频载体。根据视频对象每一8×8DCT块内的11组等量化步长系数对的情况，并结合十组密钥序列来确定水印嵌入的位置，提取过程是在块与密钥完全同步的前提条件下进行的。提取算法如下：

1） 读入加水印MPEG视频流。解码到8×8DCT系数块。

2） 重新搜索11个位置中满足条件abs(di')=,(di'=ui'(a,b) ui'(c,d))的系数对

rrr3） 如果搜索不到满足条件的系数对，则转入下一个块，同时k2,k3,...k11密钥组指针递增

一步。重复步骤2）。如果搜索到共i对满足条件的系数对，则列为候选位置。并启动密r钥序列ki，由对应的随机值确定水印的嵌入位置j,(j∈[1,i])。则：若di'>0，水印 rrrmark(n)=1；反之则 mark(n)=0 。同时密钥组k2,k3,...k11指针递增一步。

，设第一个不为0的系4） 从第64个系数开始往高频系数搜索（跳过等量化步长对的位置）

数为uk1,k1∈[0,63]。如果uk1>0，则表明水印嵌入过程发生了系数交换。记录下符号lable(n)=sign{uk1}后，令uk1=0。

、3），直到所有水印比特值全部恢复。 5） 进行到下一块。重复步骤2）(u'i(a,b),u'i(c,d))作为候选对。 {}{}

2.5原始MPEG视频信号的恢复

隐藏信号恢复后，对应标示符号lable(n)=1的系数对位置不变；而对应标示符号lable(n)= 1系数对交换位置。这样就可以恢复原始的视频信号。为安全起见，不让攻击者获取嵌水印块是否发生改动的信息，对于标识是否被改动的符号lable(n)应该加密。

为便于理解，下面举简单实例来描述隐藏算法执行的基本过程。取量化因子Q为60的标准测试图“baboon”的第一个8×8的像素块，对应的DCT系数矩阵为：

表3原始DCT系数矩阵 - 4 -

考虑压缩处理带来的影响是视频信息隐藏设计的重要问题。新的图像或视频压缩标准采用自适应的量化方案。针对这种情况,提出一种改进的DCT信息隐藏算法。根据不同的量化步长自适应地在单个块内选择隐藏信息的嵌入位置和强度,保证了视觉质量而不失稳健性。能实现低失真隐秘通信

A)执行嵌入算法，搜索11个位置对的相应系数差的绝对值得：d1(1)=60, d2(1)= 0, d3(1)=23.3333, d4(1)= -23.3333, d5(1)=-106.6667, d6(1)=0, d7(1)=-40, d8(1)=-40, d9(1)=0, d10(1)= 66.6667, d11(1)=0。有第3、4、7、8、10共5对符合候选条件。设嵌入信息bit(1)=1，密钥序列K5的值是在{1，2，3，4，5}中随机分布。假设K5(1)=2,则确定在第4的位置嵌入信息。查表第4对系数U(3,0)=0,U(2,0)= 23.3333, d4(1)<0。必须根据隐藏信息值bit(1)调整位置。同时,密钥组序列K5的指针进到下一个位置。对应标示符号lable(1)= 1，由高频往

，它的下一个系低频搜索（跳过等量化步长对的位置）第一个不为0的系数位置在（2，4）

数U(1,5)=0。q(1,5)=58/0.6= 96.6667。为记录标示符号lable(1)= 1，令U(1,5)=- 96.6667。隐藏信息后的 DCT系数矩阵为：

表4隐藏信息后DCT系数矩阵

由上表看，处理后的系数矩阵符合压缩后系数的正常特性，没有留给攻击者察觉痕迹。

B)提取信息的过程如下：

首先判断系数矩阵有否水印嵌入，搜索11个位置对的相应系数差的绝对值。如果没有满足条件的系数对，说明无信息嵌入，提取算法转入下一个块。同时密钥组序列指针递增一位。有满足条件的系数对，则说明有水印嵌入。由高频往低频搜索（跳过等量化步长对的位置）第一个不为0的系数位置在（1，5），lable(1)=sign(U(1,5))=sign(- 96.6667 )= 1，所以说明系数发生了交换。记录lable(1)= 1。

执行提取算法，搜索11个位置对的相应系数差的绝对值得：d1(1)=60, d2(1)= 0, d3(1)=23.3333, d4(1)= 23.3333, d5(1)=-106.6667, d6(1)=0, d7(1)=-40, d8(1)=-40, d9(1)=0, d10(1)= 66.6667, d11(1)=0.有第3、4、7、8、10共5对符合候选条件。查对应密钥序列K5中对应的值K5(1)=2；确定为5对中的第2对，即位置4为信息提取位置。U(3,0)= 23.3333,U(2,0)= 0。d4(1)= 23.3333>0。所以提取水印bit(1)=1。 C)恢复算法：因lable(1)= 1，所以表明水印嵌入时发生了交换。令第一个不为0的系数U(1,5)=0。然后交换对应嵌入位置的系数，即令U(3,0)=0,U(2,0)= 23.3333。则系数矩阵则恢复为如表3所示的原始系数值。

3．实验结果和分析

本文算法考虑不同应用，略做修改即能满足不同要求。在隐秘通信中不可见性（知觉不可见性和统计不可见性）是衡量安全与否的重要指标。如需要，嵌入算法和提取算法跳过第4）步（即无须记录系数交换情况）可简化为适于隐秘通信应用的隐藏算法。无损嵌入以牺牲高信噪比为代价实现可恢复原始信号的功能。本文实验可分两个部分：A)隐秘通信仿真，

B)可逆嵌入算法仿真。此处以‘bundy’为测试对象（用不同的视频序列的结果见附图）

3.1实验A

以视频测试序列‘bundy’的1024个块作为实验对象。不同质量因子(Q0)的原始视频帧和对应隐藏信息后视频帧的信噪比(PSNR)如下表：（本文自适应算法与Koch & Zhao的简单算法 - 5 -

考虑压缩处理带来的影响是视频信息隐藏设计的重要问题。新的图像或视频压缩标准采用自适应的量化方案。针对这种情况,提出一种改进的DCT信息隐藏算法。根据不同的量化步长自适应地在单个块内选择隐藏信息的嵌入位置和强度,保证了视觉质量而不失稳健性。能实现低失真隐秘通信

比较） 表1 自适应隐藏算法和简化K&Z算法的视觉质量(PSNR)在不同初始量化因子(Q0)下对比

（自适应算

法）

(K&Z算法) 由表1看出，自适应的算法在视觉质量上明显有优越性，作为隐秘通信应用安全性良好。另外由于足够小的改动，在处理后的量化系数的统计形态上没有留给攻击者可察觉的痕迹（见第2章）。这也是本文算法应用于隐秘通信的优点。

表2自适应隐藏算法和简化K&Z算法的隐藏数据量（取视频帧中的1024个块）

数据量（自适应算法） 数据量（K&Z）

相比K&Z方法在隐藏数据量上要稍小一些。这是自适应算法在视觉质量和隐藏容量之间作协调的结果。

3.2实验B

无损隐藏算法要求纪录DCT块的改动，因此产生了一位0系数到非0系数的改动。相比不要求无损隐藏的算法，视觉质量会下降。相比A得算法嵌入信息容量要增加一倍（包括无损标识Label bit）。以标准视频序列‘bundy’为对象作仿真实验。

表3无损隐藏算法视觉质量和隐藏容量

隐藏容量

在实验表格中可以明显地看出：从Q0=100到40，所有的峰值信噪比PSNR均下降到30多分贝。且随着Q0的减小，隐藏信息后视频帧的视觉质量也在递减。

对再压缩的量化因子有要求：

对再压缩的量化 …… 此处隐藏：3474字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……