專利名稱：一種基于小波變換和混合水印的視頻認(rèn)證方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種基于小波變換和混合水印技術(shù)，能夠正確判斷對(duì)視頻的處理是惡意篡改還是正常的視頻處理，并可以對(duì)篡改的位置精確定位的視頻認(rèn)證方法，屬于多媒體信號(hào)處理領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
近十幾年來，數(shù)字多媒體正逐漸滲透到人們的日常生活中。在各種多媒體信息中，數(shù)字視頻占據(jù)著非常重要的位置。但隨著多媒體處理技術(shù)的發(fā)展，對(duì)視頻的編輯修改變得非常容易，而且用肉眼很難區(qū)分真?zhèn)?。?dāng)視頻內(nèi)容涉及到政治、軍事、法庭證據(jù)等信息時(shí)，其可信度(如監(jiān)控錄像、電視廣播節(jié)目等是否被修改)必須得到確認(rèn)。因此，視頻認(rèn)證技術(shù)成為信息安全領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題。
數(shù)字簽名和數(shù)字水印是多媒體認(rèn)證的主要技術(shù)手段。傳統(tǒng)的基于數(shù)字簽名的信息完整性保護(hù)技術(shù)應(yīng)用于多媒體信息時(shí)存在一些不足。例如，對(duì)正常的信號(hào)處理(如數(shù)據(jù)壓縮、信號(hào)濾波等)和信道噪聲(如無線信道等)過于敏感、無法定位篡改位置等?；跀?shù)字水印的多媒體認(rèn)證技術(shù)要求對(duì)于惡意篡改十分敏感且能精確定位篡改位置，同時(shí)，對(duì)正常的信號(hào)處理或噪聲干擾必須是魯棒的，具有更強(qiáng)的實(shí)用性。但目前基于數(shù)字水印的多媒體認(rèn)證技術(shù)的研究大都集中在圖像認(rèn)證上，對(duì)視頻認(rèn)證的研究相對(duì)較少。視頻認(rèn)證不僅需要包含和圖像認(rèn)證相似的幀內(nèi)認(rèn)證，還需要包含幀間認(rèn)證?，F(xiàn)有視頻認(rèn)證的方法不太成熟，特別是缺乏能有效的將幀間認(rèn)證和幀內(nèi)認(rèn)證相結(jié)合的方法。
視頻認(rèn)證的目的是確保數(shù)字視頻的完整性，證實(shí)收到的視頻是真實(shí)可靠的，沒有經(jīng)過惡意篡改。它包括兩方面的認(rèn)證幀間認(rèn)證，即能辨別出視頻在時(shí)間軸上是否受到過攻擊，并指明攻擊類型(如刪幀、丟幀、重排幀等)；幀內(nèi)認(rèn)證，就是對(duì)視頻幀圖像內(nèi)容的認(rèn)證，類似于圖像認(rèn)證。如果視頻僅僅受到不改變其內(nèi)容的操作(如各種視頻壓縮、加噪、格式轉(zhuǎn)換等)，就認(rèn)為該視頻是真實(shí)可信的；如果實(shí)施的操作引起視頻內(nèi)容的改變(如剪切、替換等)，則認(rèn)為該視頻受到了惡意篡改，內(nèi)容不可信，并進(jìn)一步定位出受篡改的區(qū)域。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種基于混合水印的視頻認(rèn)證方法，既可以確定視頻幀間是否遭受到惡意篡改，也可以確定視頻幀內(nèi)是否遭受到惡意篡改，同時(shí)可以準(zhǔn)確定位惡意篡改的位置。
本發(fā)明的方法分為水印嵌入和視頻認(rèn)證兩個(gè)過程，視頻認(rèn)證時(shí)利用幀間認(rèn)證水印確定視頻是否受到時(shí)間軸上的惡意攻擊，如幀刪除、幀插入和幀交換等；利用基于幀圖像的特征的水印正確判斷對(duì)幀圖像的處理是惡意篡改還是正常的視頻處理，同時(shí)對(duì)篡改的位置精確定位，具體步驟是嵌入過程如下1)將視頻序列中每幀的亮度分量進(jìn)行3級(jí)二維小波變換，得到10個(gè)子帶{LHi，HLi，HHi，LL3，i＝1-3}，如說明書附圖(1)所示，其中第三級(jí)分解后的低通子帶，記為L(zhǎng)L3子帶，低高通子帶，記為L(zhǎng)H3子帶，以及高低通子帶，記為HL3子帶；2)幀間認(rèn)證水印的預(yù)處理和嵌入；3)幀內(nèi)認(rèn)證水印的生成和嵌入；4)小波逆變換得到嵌入水印的視頻幀。視頻認(rèn)證過程不需要原始視頻，步驟如下1)將視頻序列中每幀的亮度分量進(jìn)行3級(jí)二維小波變換，得到10個(gè)子帶{LHi，HLi，HHi，LL3，i＝1-3}，如說明書附圖(1)所示；2)幀間認(rèn)證提取幀間認(rèn)證水印，判定視頻是否受到幀間篡改；3)幀內(nèi)認(rèn)證提取幀內(nèi)認(rèn)證水印并計(jì)算待認(rèn)證幀圖像的特征，判定視頻是否受到幀內(nèi)篡改，如果受到幀內(nèi)篡改，則進(jìn)一步定位篡改。
本發(fā)明方法的詳細(xì)描述為1.幀間認(rèn)證水印的預(yù)處理及嵌入本發(fā)明將幀號(hào)作為幀間認(rèn)證水印。由于幀號(hào)是視頻幀在時(shí)間軸上的標(biāo)識(shí)，代表幀號(hào)的水印無論受到正常處理還是惡意攻擊，都應(yīng)該能夠在檢測(cè)端正確的恢復(fù)出來，因此幀間認(rèn)證水印應(yīng)該具有很強(qiáng)的魯棒性。本發(fā)明的處理方法如下1)將幀分段后，用8比特二進(jìn)制流來表示幀號(hào)(0-255)，生成水印Wt；2)用BCH(61，8)對(duì)其編碼，得到61比特BCH編碼后的水印W’t；3)將61比特的BCH碼重復(fù)3次，得到61×3＝183比特水印W”t；4)將183比特信息交織得到時(shí)間軸水印Wt，交織過程由密鑰控制；5)將水印Wt中的比特均勻地嵌入LH3子帶。
水印比特的嵌入方法如下A′(i)=A(i)-A(i)modS+34Sif X=1A′(i)=A(i)-A(i)modS+14Sif X=0---(1)]]>其中S＝64，X為水印比特，A(i)，A’(i)分別為嵌入前后的LH3子帶小波系數(shù)。
2.幀內(nèi)認(rèn)證水印的生成和嵌入方法本發(fā)明幀內(nèi)認(rèn)證采用幀圖像的特征作為水印。特征的提取和水印嵌入過程如下1)將LL3子帶中的系數(shù)映射到0-255級(jí)灰度上，得到低頻子帶圖；2)抽取低頻子帶圖的邊緣并進(jìn)行二值化；3)在二值化圖像上計(jì)算49個(gè)歸一化的Zernike矩的幅值，記為ZMM；4)將每個(gè)ZMM均勻量化為16位，并取每個(gè)矩值的最高4位有效位作為水印Ws；5)進(jìn)行糾錯(cuò)編碼生成Ws’；6)將Ws’嵌入在LL3子帶中；7)將Ws中從每個(gè)ZMM中提取的4位水印嵌入到HL3子帶中的2×2塊中，如說明書附圖2所示。
Zernike矩最早是由Zernike于1934年提出的，其計(jì)算方法如下對(duì)于數(shù)字圖像f(x，y)，n階重復(fù)次數(shù)為m的Zernike矩定義為Anm=n+1πΣxΣyf(x,y)Vnm*(ρ,θ),x2+y2≤1---(2)]]>其中在計(jì)算圖像的Zernike矩時(shí)，坐標(biāo)原點(diǎn)設(shè)在圖像的中心，象素值映射到單位圓內(nèi)，即x2+y2≤1。落在單位圓外的象素忽略不計(jì)，且有Anm*=An-m.]]>ρ為原點(diǎn)到(x，y)象素的矢量距離，θ為矢量ρ和x軸逆時(shí)針方向的夾角。Vnm*(ρ，θ)是Vnm(ρ，θ)的共軛。Vnm(ρ，θ)的定義如下Vnm(ρ，θ)＝Rnm(ρ)exp(jmθ)(3)其中n為非負(fù)數(shù)，m為整數(shù)且同時(shí)滿足n-|m|為偶數(shù)和|m|≤n，Rnm(ρ)為半徑多項(xiàng)式，數(shù)學(xué)表示式為Rnm(ρ)=Σs=0n-|m|/2(-1)s(n-s)!s!(n+|m|2-s)!(n-|m|2-s)!ρn-2s---(4)]]>且有Rn，-m(ρ)＝Rnm(ρ)。
Zernike矩的幅值ZMM為|Anm|，歸一化方法是|Anm|除以二值圖中白色象素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。ZMM具有對(duì)JPEG、噪聲、和旋轉(zhuǎn)的穩(wěn)健性，但同時(shí)它又是圖像形狀的描述特征，當(dāng)圖像內(nèi)容被替換時(shí)，將引起ZMM的較大變化，因此具有半脆弱特性。本發(fā)明將每個(gè)ZMM量化為16位，取最高4位作為水印Ws。
對(duì)Ws進(jìn)行BCH(63，7)編碼，得到W’s，本發(fā)明稱其為辨別水印。將辨別水印均勻嵌入LL3子帶。水印位的嵌入使用公式(1)，其中S＝48，X為水印比特，A(i)，A’(i)分別為嵌入前后的LL3子帶小波系數(shù)。
同時(shí)將Ws中從每個(gè)ZMM中提取的4位水印嵌入到HL3子帶中的2×2塊中，該水印在本發(fā)明中稱為定位水印。3級(jí)小波變換后HL3子帶的一個(gè)小波系數(shù)值和實(shí)際圖像中8×8的塊相關(guān)，HL3子帶2×2的塊與實(shí)際圖像16×16塊相關(guān)。本發(fā)明依次將每個(gè)ZMM的高4位以2×2的塊的形式嵌入到HL3子帶中，那么在實(shí)際圖像中16×16的塊篡改將可能改變一個(gè)矩的值。在認(rèn)證時(shí)可以根據(jù)變化了的矩的位置確定惡意篡改的位置。水印位的嵌入使用公式(1)，其中S＝32，X為水印比特，A(i)，A’(i)分別為嵌入前后的HL3子帶小波系數(shù)。
3.幀間認(rèn)證幀間認(rèn)證過程如下1)從LH3子帶提取出183比特幀間認(rèn)證水??；2)用和交織時(shí)相同的密鑰對(duì)提取出的水印進(jìn)行反交織；3)以BCH碼的碼長(zhǎng)(61比特)對(duì)反交織后的水印信息進(jìn)行分段，按照大數(shù)定律確定提取出的61比特二進(jìn)制序列，進(jìn)行BCH譯碼得到相應(yīng)的8比特二進(jìn)制流表示的幀號(hào)。根據(jù)各幀幀號(hào)之間的關(guān)系確定受到的時(shí)間軸攻擊類別及位置。
水印位的提取方法是
其中A’(i)為L(zhǎng)H3子帶系數(shù)，X’為提取出的水印比特，S＝64。
4.幀內(nèi)認(rèn)證幀內(nèi)認(rèn)證的過程如下1)抽取LL3子帶系數(shù)；2)將LL3子帶系數(shù)射到0-255級(jí)灰度上，得到低頻子帶圖；3)抽取低頻子帶圖的邊緣并進(jìn)行二值化；4)在二值化圖像上計(jì)算49個(gè)歸一化的Zernike矩的幅值，記做ZMM_A；5)提取LL3子帶中的辨別水印信息，譯碼并將其轉(zhuǎn)換為49個(gè)Zernike矩的幅值，記做ZMM_O；6)計(jì)算49個(gè)對(duì)應(yīng)ZMM_A與ZMM_O的差的平方和，并判斷是否超過了設(shè)定的閾值T1，如果超過閾值，則認(rèn)為該幀圖像遭受過惡意攻擊，進(jìn)行下一步；7)提取HL3子帶中的定位水印信息，將其轉(zhuǎn)換為49個(gè)Zernike矩的幅值，記做ZMM_L；8)計(jì)算每個(gè)對(duì)應(yīng)ZMM_A與ZMM_L的差的平方，并判斷是否超過了設(shè)定的閾值T2，如果超過閾值，則認(rèn)為該矩嵌入的位置受到了惡意篡改。根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)，設(shè)定T1＝0.1，T2＝0.02。
辨別水印位的提取使用公式(5)，其中A’(i)為L(zhǎng)L3子帶系數(shù)，X’為提取出的水印比特，S＝48。
定位水印位的提取使用公式(5)，其中A’(i)為HL3子帶系數(shù)，X’為提取出的水印比特，S＝32。
本發(fā)明與現(xiàn)有基于水印的視頻認(rèn)證技術(shù)比較有以下優(yōu)點(diǎn)1)采用混合水印實(shí)現(xiàn)了幀間認(rèn)證和幀內(nèi)認(rèn)證。
2)幀間認(rèn)證采用幀號(hào)作為水印，并進(jìn)行預(yù)處理使其具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。
3)幀內(nèi)認(rèn)證將幀圖像本身的特征做為水印嵌入，并利用特征間的距離進(jìn)行認(rèn)證，使認(rèn)證結(jié)果更加可靠。特征水印以兩種方式嵌入，一種用于區(qū)分幀內(nèi)受到的攻擊類別，一種用于定位幀內(nèi)篡改位置。


圖1是本發(fā)明提出的視頻認(rèn)證方法中對(duì)視頻幀圖像的亮度分量進(jìn)行3級(jí)二維小波分解得到的子帶示意圖；圖2是本發(fā)明提出的視頻認(rèn)證方法中定位水印的嵌入方法示意圖；圖3是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在Salesman中嵌入水印后的視頻幀圖及認(rèn)證結(jié)果；圖4是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在Mobile中嵌入水印后的視頻幀圖及認(rèn)證結(jié)果；圖5是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在Paris中嵌入水印后的視頻幀圖及認(rèn)證結(jié)果；圖6是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在Stockholm Pan中嵌入水印后的視頻幀圖及認(rèn)證結(jié)果。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明采用混合水印方法，將代表視頻幀圖像在時(shí)間軸上的位置信息和代表幀圖像內(nèi)容的特征信息作為水印嵌入在視頻幀圖像中，當(dāng)對(duì)視頻進(jìn)行的是正常信號(hào)處理時(shí)，認(rèn)證時(shí)認(rèn)為視頻是可信的，而當(dāng)視頻受到惡意篡改時(shí)，不僅可以判斷視頻是不可信的，而且還可以定位篡改的位置。
下面介紹本發(fā)明視頻認(rèn)證方法的實(shí)用實(shí)例。
現(xiàn)表述用本發(fā)明的方法完成水印嵌入和檢測(cè)的過程。這里給出了用salesman，pairs，Stockholm Pan和mobile測(cè)試序列(大小為352×288)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。共有四個(gè)方面不可見性；對(duì)惡意篡改的精確定位；幀間認(rèn)證水印的穩(wěn)健性及對(duì)幀間篡改的脆弱性；辨別水印對(duì)正常視頻處理如MPEG-2壓縮、噪聲的穩(wěn)健性。
圖3是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在salesman中嵌入水印后的圖及認(rèn)證結(jié)果，其中，(a)為Salesman原始幀圖，(b)為嵌入水印后的幀圖PSNR＝41.97dB，由圖可知嵌入了水印的幀在視覺上與原始幀無特別明顯的差異，滿足不可見性的要求，(c)為抹去(b)圖中手上的盒子后得到的偽造圖，肉眼看不出來，但當(dāng)認(rèn)證時(shí)被認(rèn)為對(duì)幀圖像進(jìn)行了人為的篡改，是不可信的，同時(shí)能夠給出篡改的位置如圖(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。
圖4是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在mobile中嵌入水印后的圖及認(rèn)證結(jié)果，其中，(a)為Mobile原始幀圖，(b)為嵌入水印后的幀圖PSNR＝42.35dB，由圖可知嵌入了水印的幀在視覺上與原始幀無特別明顯的差異，滿足不可見性的要求，(c)為抹去(b)圖中掛歷上的一月后得到的偽造圖，肉眼看不出來，但當(dāng)認(rèn)證時(shí)被認(rèn)為對(duì)幀圖像進(jìn)行了人為的篡改，是不可信的，同時(shí)能夠給出篡改的位置如圖(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。
圖5是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在paris中嵌入水印后的圖及認(rèn)證結(jié)果，其中，(a)為Paris原始幀圖，(b)為嵌入水印后的幀圖PSNR＝42.16dB，由圖可知嵌入了水印的幀在視覺上與原始幀無特別明顯的差異，滿足不可見性的要求，(c)為在(b)圖中的書架上添加半球后得到的偽造圖，肉眼看不出來，但當(dāng)認(rèn)證時(shí)被認(rèn)為對(duì)幀圖像進(jìn)行了人為的篡改，是不可信的，同時(shí)能夠給出篡改的位置如圖(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。
圖6是本發(fā)明提出的認(rèn)證方法在Stockholm Pan中嵌入水印后的圖及認(rèn)證結(jié)果，其中，(a)為Stockholm Pan原始幀圖，(b)為嵌入水印后的幀圖PSNR＝41.79dB，由圖可知嵌入了水印的幀在視覺上與原始幀無特別明顯的差異，滿足不可見性的要求，(c)為抹去(b)圖中中間的樓房后得到的偽造圖，肉眼看不出來，但當(dāng)認(rèn)證時(shí)被認(rèn)為對(duì)幀圖像進(jìn)行了人為的篡改，是不可信的，同時(shí)能夠給出篡改的位置如圖(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。
為了檢測(cè)幀間認(rèn)證水印的穩(wěn)健性，我們對(duì)序列做了惡意剪切、加噪(強(qiáng)度表示添加的是范圍在[-5×Sn，5×Sn]的隨機(jī)噪聲)和MPEG-2壓縮(Mb/s表示編碼碼率)三種操作。表1給出了幀間水印對(duì)抗MPEG-2壓縮和加噪的穩(wěn)健性。結(jié)果表明，當(dāng)惡意剪切的大小不超過120×120，MPEG-2編碼碼率不低于表1中的值，噪聲強(qiáng)度不超過表1中的值時(shí)，幀間認(rèn)證水印可以被正確檢測(cè)到。

表1幀間認(rèn)證水印對(duì)MPEG壓縮和加噪的穩(wěn)健性為了檢測(cè)幀間認(rèn)證水印對(duì)時(shí)間軸攻擊的脆弱性，表2列出了在幾種不同的幀間攻擊下幀號(hào)檢測(cè)的情況。對(duì)第一種情況，由于丟掉了第4-8幀，所以第3幀之后緊跟著第9幀；對(duì)第二種情況，由于在第3幀和第4幀中間插入了一個(gè)非本視頻序列的視頻幀，故第3幀后面出現(xiàn)了一個(gè)奇怪的幀號(hào)99，表示該幀不屬于視頻序列；對(duì)第三種情況，由于第35-39幀被插到第20和21幀之間，故第20幀之后就是第35-39幀，然后接著第22幀。從上面列舉的情況可以看出，無論是離散還是連續(xù)的丟幀、刪幀、添幀、重排幀，檢測(cè)出來的幀號(hào)都有異常出現(xiàn)，也就是說幀間認(rèn)證水印對(duì)幀間攻擊有脆弱性，并且能夠用來判斷時(shí)間軸攻擊的類別和位置。

表2幾種不同的幀間攻擊下的幀號(hào)檢測(cè)情況當(dāng)辨別水印具有很好的穩(wěn)健性時(shí)，利用特征的半脆弱性可以很好得區(qū)分幀內(nèi)所受處理是否是惡意篡改。表3給出了辨別水印對(duì)正常處理的魯棒性。當(dāng)MPEG壓縮的比特率高于表中的值或加噪的強(qiáng)度低于表中的值時(shí)，可以正確地提取出辨別水印，并認(rèn)為視頻受到的是正常的視頻處理。

表3幀內(nèi)認(rèn)證水印中辨別水印對(duì)正常處理的魯棒性
權(quán)利要求
1.一種基于小波變換和混合水印的視頻認(rèn)證方法，其特征在于該方法分為水印嵌入和視頻認(rèn)證兩個(gè)過程，嵌入過程如下1)將視頻序列中每幀的亮度分量進(jìn)行3級(jí)二維小波變換，得到第三級(jí)分解后的低通子帶，記為L(zhǎng)L3子帶，低高通子帶，記為L(zhǎng)H3子帶，以及高低通子帶，記為HL3子帶；2)幀間認(rèn)證水印的預(yù)處理和嵌入；3)幀內(nèi)認(rèn)證水印的生成和嵌入；4)小波逆變換得到嵌入水印的視頻幀；視頻認(rèn)證過程不需要原始視頻，步驟如下1)將視頻序列中每幀的亮度分量進(jìn)行3級(jí)二維小波變換，得到同嵌入過程的LL3子帶，LH3子帶和HL3子帶；2)幀間認(rèn)證提取幀間認(rèn)證水印，判定視頻是否受到幀間篡改；3)幀內(nèi)認(rèn)證提取幀內(nèi)認(rèn)證水印，判定視頻是否受到幀內(nèi)篡改，如果受到幀內(nèi)篡改，則進(jìn)一步定位篡改。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于幀間認(rèn)證水印的預(yù)處理和嵌入方法是1)將每一幀的幀號(hào)作為幀間認(rèn)證水印Wt；2)對(duì)其進(jìn)行BCH編碼，得到W’t；3)將W’t重復(fù)3次，得到W”t；4)W”t進(jìn)行交織后均勻嵌入LH3子帶中。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于幀內(nèi)認(rèn)證水印的生成和嵌入方法如下1)將LL3子帶中的系數(shù)映射到0-255級(jí)灰度上，得到低頻子帶圖；2)抽取低頻子帶圖的邊緣并進(jìn)行二值化；3)在二值化圖像上計(jì)算49個(gè)Zernike矩的幅值，記為ZMM；4)將每個(gè)ZMM均勻量化為16位，并取最高4位有效位作為水印Ws，進(jìn)行糾錯(cuò)編碼生成Ws’；5)將Ws’嵌入在LL3子帶中；6)將Ws中從每個(gè)ZMM中提取的4位水印嵌入到HL3子帶中的2×2塊中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于幀間認(rèn)證的過程如下1)從LH3子帶提取出幀間認(rèn)證水印；2)對(duì)提取出的水印進(jìn)行反交織；3)以BCH碼的碼長(zhǎng)對(duì)反交織后的水印信息進(jìn)行分段，按照大數(shù)定律確定提取出的比特二進(jìn)制序列，進(jìn)行BCH譯碼得到相應(yīng)的8比特二進(jìn)制流表示的幀號(hào)。根據(jù)各幀幀號(hào)之間的關(guān)系確定受到的時(shí)間軸攻擊類別及位置。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于幀內(nèi)認(rèn)證的過程如下1)抽取LL3子帶系數(shù)；2)將LL3子帶系數(shù)映射到0-255級(jí)灰度上，得到低頻子帶圖；3)抽取低頻子帶圖的邊緣并進(jìn)行二值化；4)在二值化圖像上計(jì)算49個(gè)Zernike矩的幅值，記作ZMM_A；5)提取LL3子帶中的水印信息，譯碼并將其轉(zhuǎn)換為49個(gè)Zernike矩的幅值，記作ZMM_O；6)計(jì)算49個(gè)對(duì)應(yīng)ZMM_A與ZMM_O的差的平方和，并判斷是否超過了設(shè)定的閾值T1，如果超過閾值，則認(rèn)為該幀圖像遭受過惡意攻擊，進(jìn)行下一步；7)提取HL3子帶中每個(gè)2×2的塊中嵌入的水印信息，將其轉(zhuǎn)換為49個(gè)Zernike矩的幅值，記作ZMM_L；8)計(jì)算每個(gè)對(duì)應(yīng)ZMM_A與ZMM_L的差的平方，并判斷是否超過了設(shè)定的閾值T2，如果超過閾值，則認(rèn)為該矩嵌入的位置受到了惡意篡改。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于對(duì)W”t進(jìn)行交織的過程由密鑰控制。
7.根據(jù)權(quán)利要求4或6所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于幀間認(rèn)證的過程中對(duì)提取出的水印進(jìn)行反交織的過程采用和交織時(shí)相同的密鑰。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視頻認(rèn)證方法，其特征在于幀內(nèi)認(rèn)證的過程所設(shè)定的兩個(gè)閾值T1＝0.1，T2＝0.02。
全文摘要
一種基于小波變換和混合水印的數(shù)字視頻認(rèn)證方法，本發(fā)明在小波變換的不同子帶以不同的方式嵌入不同作用的水印，將幀間認(rèn)證和幀內(nèi)認(rèn)證有效地結(jié)合起來，首先將標(biāo)識(shí)視頻幀在視頻序列中的位置信息以穩(wěn)健水印的方式嵌入原始視頻幀的一個(gè)小波變換子帶中，認(rèn)證時(shí)提取水印得到幀的位置信息，通過判斷是否存在異常的位置信息，從而認(rèn)證視頻在時(shí)間軸上是否受到攻擊，然后提取每一幀圖像的具有半脆弱特性的特征作為水印，以穩(wěn)健和半脆弱的方式嵌入在小波變換的兩個(gè)子帶中，認(rèn)證時(shí)分別用于判斷幀圖像是否可信和在幀圖像為不可信時(shí)的惡意篡改定位。本發(fā)明方法能夠正確判斷對(duì)視頻的處理是惡意篡改還是正常的視頻處理，并可以對(duì)幀間和幀內(nèi)篡改的位置精確定位。
文檔編號(hào)G06T1/00GK1889672SQ20061003638
公開日2007年1月3日 申請(qǐng)日期2006年7月7日 優(yōu)先權(quán)日2006年7月7日
發(fā)明者劉紅梅, 黃繼武, 朱凌 申請(qǐng)人:中山大學(xué)