本發(fā)明涉及視頻溯源領(lǐng)域，具體地講涉及一種基于水印技術(shù)的視頻溯源方法。

背景技術(shù)：

近年來，平安城市、智慧城市等現(xiàn)代化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，與此同時，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)量也在不斷增長。視頻監(jiān)控應(yīng)用由公安、交通等重點領(lǐng)域向政府機關(guān)、司法監(jiān)獄、智慧園區(qū)、智能樓宇、金融、電信等領(lǐng)域全面鋪開。隨之，管控的視頻交互亦越來越頻繁，導(dǎo)致視流轉(zhuǎn)監(jiān)控(溯源)等存在著很大隱患，由隱患導(dǎo)致發(fā)生的視頻泄露、安全數(shù)據(jù)泄密事件屢見不鮮，監(jiān)控視頻安全問題已成為嚴(yán)重影響居民日常生活、視頻監(jiān)控市場和國家安全的重大問題。

在視頻溯源時，發(fā)生視頻泄露以及安全數(shù)據(jù)泄密事件主要由于視頻數(shù)據(jù)未加密引起的，因此通過提升技術(shù)能力，實現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)進行水印加密處理，保護視頻數(shù)據(jù)安全顯得尤為重要。當(dāng)前主流的視頻水印嵌入主要是在時域視頻上操作的，且大多都是顯性水印嵌入，存在損壞前端視頻的質(zhì)量、隱蔽性和安全性差、視頻感官性差等缺點。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于水印技術(shù)的視頻溯源方法，生成的含水印視頻質(zhì)量好、隱蔽性和安全性高、視頻感官性好，達到了較好的溯源效果。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種基于水印技術(shù)的視頻溯源方法，包括如下步驟：

s1，提取原始視頻，獲取設(shè)備信息和用戶信息；

s2，采用離散余弦變換算法對原始視頻進行變換，將原始視頻由時域視頻變換為頻域視頻；

采用水印生成算法和水印置亂算法生成待嵌入水?。?/p>

s3，采用水印嵌入算法在頻域視頻的變換域嵌入待嵌入水印，生成含水印的頻域視頻；

s4，采用離散余弦反變換算法對含水印的頻域視頻進行變換，將視頻由含水印的頻域視頻變換為含水印的時域視頻。

優(yōu)選的，所述方法還包括如下步驟：

s5，采用水印提取算法提取步驟s4中的含水印時域視頻中的水印信息。

優(yōu)選的，所述提取原始視頻是指從平安城市、政府機關(guān)、司法監(jiān)獄、智慧園區(qū)應(yīng)用領(lǐng)域的dvr/nvr視頻存儲設(shè)備獲取原始視頻。

優(yōu)選的，所述待嵌入水印生成過程如下：獲取到的設(shè)備信息和用戶信息組成原始信息，采用水印生成算法對原始信息進行處理，再采用水印置亂算法進行水印加密置亂操作，生成待嵌入的水印。

進一步優(yōu)選的，所述設(shè)備信息包括設(shè)備型號、mac地址、發(fā)送人姓名、發(fā)送時間，所述用戶信息包括接收人姓名。

更進一步優(yōu)選的，步驟s2中所述的離散余弦變換包括如下步驟：

s11，獲得n*n時域圖像的二維數(shù)據(jù)矩陣f(x,y)，其中，n*n時域圖像表示高度和寬度均為n的圖像，x，y表示像素點的坐標(biāo)，f(x，y)是該像素點的值，x,y∈{0,1,2,…,n-1}；

s12，求離散余弦變換的系數(shù)矩陣[c]；

n表示圖像的高度和寬度，也就是圖像的像素；π表示圓周率。

s13，求系數(shù)矩陣對應(yīng)的轉(zhuǎn)置矩陣[c]^t；

s14，根據(jù)公式[f(u,v)]＝[c][f(x，y)][c]^t計算離散余弦變換。

u,v表示的是經(jīng)過離散余弦變換后x,y對應(yīng)的值，u,v∈{0,1,2,…,n-1}。

更進一步優(yōu)選的，步驟s3中采用水印嵌入算法生成含水印的頻域視頻包括如下步驟：

s21，對n*n視頻圖像進行rgb三色分離，將綠色g分量分割成互不重疊的(n/8)*(n/8)個8×8大小的子塊g'，對置亂后的水印圖像w'進行8×8分割，得到互不重疊的子塊w”。

s22，并對每個子塊g'進行離散余弦變換(dct)，選取離散余弦變換域來嵌入水印信息，公式為g'(m，n)＝g(m，n)*(1+αw”)，m，n∈{0，1，2，…，n/8-1}，其中，α為基于邊緣的嵌入強度因子,基于邊緣的嵌入強度因子α按照下列公式取值：

pixel是分塊中處于邊緣的像素數(shù)量，pixel∈{0，1，2，…，n-1}。

s23，對所有(n/8)*(n/8)個子塊g'進行分塊離散余弦反變換(idct)，得到含水印的視頻幀綠色分量g”，將其與未改動的紅色分量r及藍色分量b進行重構(gòu)得到含水印的視頻圖像。

更進一步優(yōu)選的，所述離散余弦反變換算法包括如下步驟：

s31，獲得頻域視頻矩陣f(u,v)；

u,v表示的是頻域視頻像素點的坐標(biāo)，u，v∈{0，1，2，…，n-1}。

s32,求離散余弦變換的系數(shù)矩陣[c]；

n表示圖像的高度和寬度，也就是圖像的像素；π表示圓周率。

s33，求系數(shù)矩陣對應(yīng)的轉(zhuǎn)置矩陣[c]^t；

s34，根據(jù)公式[f(x,y)]＝[c]^t[f(u，v)][c]計算離散余弦變換。

x,y表示的是經(jīng)過離散余弦反變換后u,v對應(yīng)的值，x，y∈{0，1，2，…，n-1}。

更進一步優(yōu)選的，步驟s5中水印提取算法提取水印信息包括如下步驟：

s41，提取含水印圖像的g分量，即對n*n視頻圖像進行rgb三色分離，將綠色g分量分割成互不重疊的(n/8)*(n/8)個8×8大小的子塊g'，

s42，對嵌入水印后的g分量分別進行離散余弦反變換(idct)；

再利用：

在相應(yīng)的頻率系數(shù)中提取隱性水印圖像w'。其中，α為基于邊緣的嵌入強度因子,基于邊緣的嵌入強度因子α按照下列公式取值:

pixel是分塊中處于邊緣的像素數(shù)量，pixel∈{0，1，2，…，n-1}。

s43，對隱性水印圖像w'進行arnold逆變換，得到原始水印圖像w。

mod是一個取模函數(shù)，x,y表示原始水印圖像w像素點的坐標(biāo)，x',y'表示經(jīng)過arnold變換后水印圖像w'像素點的坐標(biāo)，x，y∈{0，1，2，…，n-1}。

本發(fā)明的有益效果在于：

1)本發(fā)明通過離散余弦變換算法將原始視頻由時域視頻變換為頻域視頻，然后在頻域視頻上進行水印嵌入的操作，再經(jīng)過離散余弦反變換算法將視頻由頻域視頻變換為時域視頻，還原成原始視頻。相對于在時域視頻上進行水印嵌入，避免了前端視頻的受損，保證了水印嵌入后的視頻質(zhì)量。

2)本發(fā)明通過采用水印生成算法和水印置亂算法生成待嵌入的隱性水印，再在頻域視頻的變換域上嵌入隱性水印，相對于顯性水印，隱性水印的隱蔽性和安全性高、視頻感官性好，當(dāng)需要進行溯源時，采用水印提取算法提取水印信息，即可獲取設(shè)備信息和用戶信息，達到了較好的溯源效果。

附圖說明

圖1為本發(fā)明視頻溯源方法的總體流程圖。

圖2為本發(fā)明待嵌入水印生成流程圖。

圖3為本發(fā)明生成含水印頻域視頻的步驟流程圖。

圖4為本發(fā)明水印提取步驟流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

如圖1所示，一種基于水印技術(shù)的視頻溯源方法，包括以下步驟：

s1，從視頻存儲設(shè)備中提取原始視頻，獲取設(shè)備信息和用戶信息；

具體的，所述提取原始視頻是指從平安城市、政府機關(guān)、司法監(jiān)獄、智慧園區(qū)應(yīng)用領(lǐng)域的dvr/nvr視頻存儲設(shè)備獲取原始視頻。

所述設(shè)備信息包括設(shè)備型號、mac地址、發(fā)送人姓名、發(fā)送時間，所述用戶信息包括接收人姓名。

s2，采用離散余弦變換算法對原始視頻進行變換，將原始視頻由時域變換為頻域；

采用水印生成算法生成待嵌入水?。?/p>

離散余弦變換(dct)是可分離的變換，其變換核為余弦函數(shù)。離散余弦變換除了具有一般的正交變換性質(zhì)外，它的變換陣的基向量能很好地描述人類語音信號和圖像信號的相關(guān)特征。因此，在對語音信號、圖像信號的變換中，離散余弦變換被認為是一種準(zhǔn)最佳變換。

離散余弦變換過程如下步驟：

1)獲得n*n時域圖像的二維數(shù)據(jù)矩陣f(x,y)，其中，n*n時域圖像表示高度和寬度均為n的圖像，x，y表示像素點的坐標(biāo)，f(x，y)是該像素點的值，x,y∈{0,1,2,…,n-1}；

2)求離散余弦變換的系數(shù)矩陣[c]；

n表示圖像的高度和寬度，也就是圖像的像素；π表示圓周率。

3)求系數(shù)矩陣對應(yīng)的轉(zhuǎn)置矩陣[c]^t；

4)根據(jù)公式[f(u,v)]＝[c][f(x，y)][c]^t計算離散余弦變換。

u,v表示的是經(jīng)過離散余弦變換后x,y對應(yīng)的值，u,v∈{0,1,2,…,n-1}。

通過以上離散余弦變換步驟，將時域視頻矩陣的元素f(x,y)變換成頻域視頻的元素f(u,v)。

如圖2所示，待嵌入水印生成過程如下：獲取到的設(shè)備信息和用戶信息組成原始信息，采用水印生成算法對原始信息進行處理得到原始水印圖像w，再采用水印置亂算法進行水印加密置亂操作，生成待嵌入的隱性水印圖像w'。

水印置亂算法采用arnold變換，arnold變換能夠降低圖像的空間相關(guān)性，增強水印的安全性，同時可以增強水印的抗剪切能力。arnold變換定義如下：

mod是一個取模函數(shù)，x,y表示原始水印圖像矩陣中像素點的坐標(biāo)，x',y'表示變換后水印圖像矩陣中的坐標(biāo)，x,y∈{0,1,2,…,n-1}。n是圖像階數(shù)，即圖像大小，這里取正方形圖像(即n*n)。

對原始水印圖像w進行arnold變換后，得到置亂的待嵌入的隱性水印圖像w'。

s3，采用水印嵌入算法在頻域視頻的變換域嵌入待嵌入水印，生成含水印的頻域視頻；

如圖3所示，生成含水印頻域視頻的步驟如下：

1)對n*n視頻圖像進行rgb三色分離，將綠色g分量分割成互不重疊的(n/8)*(n/8)個8×8大小的子塊g'，對置亂后的水印圖像w'進行8×8分割，得到互不重疊的子塊w”。

2)并對每個子塊g'進行離散余弦變換(dct)，選取離散余弦變換域來嵌入水印信息，公式為g'(m，n)＝g(m，n)*(1+αw”)，m，n∈{0，1，2，…，n/8-1}，其中，α為基于邊緣的嵌入強度因子,基于邊緣的嵌入強度因子α按照下列公式取值:

pixel是分塊中處于邊緣的像素數(shù)量，pixel∈{0，1，2，…，n-1}。

3)對所有(n/8)*(n/8)個子塊g'進行分塊離散余弦反變換(idct)，得到含水印的視頻幀綠色分量g”，將其與未改動的紅色分量r及藍色分量b進行重構(gòu)得到含水印的視頻圖像。

s4，采用離散余弦反變換算法對含水印的頻域視頻進行變換，將視頻由含水印的頻域視頻變換為含水印的時域視頻。

離散余弦反變換(idct)過程如下步驟：

1)獲得頻域視頻矩陣f(u,v)；

u,v表示的是頻域視頻像素點的坐標(biāo)，u，v∈{0，1，2，…，n-1}。

2)求離散余弦變換的系數(shù)矩陣[c]；

n表示圖像的高度和寬度，也就是圖像的像素；π表示圓周率。

3)求系數(shù)矩陣對應(yīng)的轉(zhuǎn)置矩陣[c]^t；

4)根據(jù)公式[f(x,y)]＝[c]^t[f(u，v)][c]計算離散余弦變換。

x,y表示的是經(jīng)過離散余弦反變換后u,v對應(yīng)的值，x，y∈{0，1，2，…，n-1}。

通過以上離散余弦反變換步驟，將頻域視頻矩陣的元素f(u,v)變換成時域視頻的元素f(x,y)。

具體的，視頻溯源方法還包括如下步驟：

s5，采用水印提取算法提取步驟s4中的含水印時域視頻中的水印信息。

如圖4所示，水印提取步驟如下：

1)提取含水印圖像的g分量，即對n*n視頻圖像進行rgb三色分離，將綠色g分量分割成互不重疊的(n/8)*(n/8)個8×8大小的子塊g'，

2)對嵌入水印后的g分量分別進行離散余弦反變換(idct)；

再利用：

在相應(yīng)的頻率系數(shù)中提取隱性水印圖像w'。其中，α為基于邊緣的嵌入強度因子,基于邊緣的嵌入強度因子α按照下列公式取值:

pixel是分塊中處于邊緣的像素數(shù)量，pixel∈{0，1，2，…，n-1}。

3)對隱性水印圖像w'進行arnold逆變換，得到原始水印圖像w。

mod是一個取模函數(shù)，x,y表示原始水印圖像w像素點的坐標(biāo)，x',y'表示經(jīng)過arnold變換后水印圖像w'像素點的坐標(biāo)，x，y∈{0，1，2，…，n-1}。

綜上所述，本發(fā)明通過離散余弦變換算法將原始視頻由時域視頻變換為頻域視頻，然后在頻域視頻上進行水印嵌入的操作，再經(jīng)過離散余弦反變換算法將視頻由頻域視頻變換為時域視頻，還原成原始視頻，避免了前端視頻的受損，保證了水印嵌入后的視頻質(zhì)量；本發(fā)明還通過采用水印生成算法和水印置亂算法生成待嵌入的隱性水印，在頻域視頻的變換域上嵌入隱性水印，隱性水印的隱蔽性和安全性高、視頻感官性好，當(dāng)需要進行溯源時，采用水印提取算法提取水印信息，即可獲取設(shè)備信息和用戶信息，達到了較好的溯源效果。