專利名稱：基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，特別涉及基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法。
背景技術(shù)：
隨著多媒體信息時代的到來，各類多媒體處理和通信，特別是視頻處理和視頻通信技術(shù)層出不窮，相應(yīng)的數(shù)字視頻質(zhì)量評估顯得日益重要。數(shù)字視頻是目前最主要的多媒體視頻通信媒體形式，網(wǎng)絡(luò)流媒體(如網(wǎng)絡(luò)電影、網(wǎng)絡(luò)電視等)、視頻會議、可視電話等都是基于視頻的多媒體應(yīng)用和內(nèi)容。而最終決定人類通信使用者和內(nèi)容消費者對于視頻的感受的是所謂視頻質(zhì)量。數(shù)字視頻因為是來自對于模擬視頻信號的采樣、量化、壓縮編碼、網(wǎng)絡(luò)傳輸解碼還原等環(huán)節(jié)的結(jié)果，其中某些環(huán)節(jié)特別是不保證服務(wù)質(zhì)量(Quality ofService，簡稱“QoS”)的網(wǎng)絡(luò)傳輸(如分組傳輸網(wǎng))，因此其相對于原始的模擬視頻信號在每個環(huán)節(jié)上都會引入誤差和信息失真，導(dǎo)致人類通信使用者和內(nèi)容消費者主觀感受質(zhì)量下降。多媒體視頻通信質(zhì)量是數(shù)字多媒體相對于原始信號失真的一種度量，失真越大質(zhì)量越低，反之亦然。
視頻質(zhì)量評估在視頻壓縮、處理以及視頻通信領(lǐng)域有非常重要的作用實時或非實時的視頻系統(tǒng)的性能和各種視頻傳輸信道的服務(wù)質(zhì)量QoS最終通過視頻質(zhì)量反應(yīng)出來，并給出反饋以調(diào)節(jié)編解碼器或信道的參數(shù)，保證視頻質(zhì)量在可接受的范圍內(nèi)；對各種不同編解碼器的輸出視頻質(zhì)量給出易于理解的量度，便于對編解碼器的性能進(jìn)行設(shè)計、評估和優(yōu)化；設(shè)計、優(yōu)化符合人的視覺模型的圖形圖像顯示系統(tǒng)。
在無線和網(wǎng)際協(xié)議(Internet Protocol，簡稱“IP”)傳輸視頻系統(tǒng)中，存在兩種影響視頻質(zhì)量的因素一是視頻壓縮引起視頻質(zhì)量的下降；二是信道環(huán)境較差，引起的信道丟包或者隨機(jī)誤碼對視頻質(zhì)量的影響，特別是各種頭信息和運動向量出錯，破壞了視頻內(nèi)容，這些被破壞的視頻內(nèi)容常常形成一些無法忍受的貼片式方塊，嚴(yán)重影響了恢復(fù)視頻的主觀質(zhì)量。因此視頻質(zhì)量的評價和基于此的反饋修正和測試開發(fā)是當(dāng)前多媒體視頻通信朝著無線和IP傳輸方向發(fā)展的迫切技術(shù)需求。
同時視頻質(zhì)量評估對于視頻通信設(shè)備制造商和電信運營商有著非常重要的意義。對于設(shè)備商而言，市場競爭日益激烈，客戶在項目招標(biāo)中，對于設(shè)備性能要求日益提高，如果設(shè)備商能夠提供系統(tǒng)有說服力的視頻質(zhì)量評估結(jié)果，對于其產(chǎn)品的銷售將會有很大推動作用；對于運營商，視頻業(yè)務(wù)屬于新型業(yè)務(wù)，視頻質(zhì)量的評估數(shù)據(jù)可以用于其業(yè)務(wù)推廣宣傳，客戶滿意度調(diào)查等。顯然對于一般客戶來說，他們不懂復(fù)雜的技術(shù)，只能通過質(zhì)量評估結(jié)果來影響他們的決定。另外，如果能夠開發(fā)出自動實時的視頻質(zhì)量評估方法，設(shè)備商和運營商都可以基于此實現(xiàn)對于視頻設(shè)備進(jìn)行實時監(jiān)控，檢測到設(shè)備輸出的視頻質(zhì)量長時間不正常，就可以判斷是設(shè)備或者網(wǎng)絡(luò)出了問題，從而幫助問題的定位和故障診斷。
視頻質(zhì)量評估分為主觀質(zhì)量評估和客觀質(zhì)量評估兩大類。其中主觀質(zhì)量評估結(jié)果可靠，但是因為視頻主觀質(zhì)量的評估需要依賴人類測試者(HumanTest Subject)的參與，對于人類測試者有嚴(yán)格的要求，過程復(fù)雜，難于普便應(yīng)用，特別是對于評估有實時性要求的應(yīng)用環(huán)境?？陀^質(zhì)量從另外一個方面采用定量的方法來測量視頻的質(zhì)量，可以采用技術(shù)從而利用處理器自動實現(xiàn)，效率高，無需人工參加。
客觀質(zhì)量評估又可以分為三類(1)需要完整原始視頻序列的全參考模型(Full Reference Model)；
(2)只需要原始視頻序列部分統(tǒng)計特征的部分參考模型(Partial ReferenceModel)；(3)不需要原始視頻序列任何信息的無參考模型(Referenceless Model)。
在很多實際應(yīng)用中通常無法獲得所需的參考視頻序列，因此全參考和部分參考客觀評估方法無法得到廣泛的應(yīng)用。在視頻通信中，最需要的簡單易行，效果好的無參考方法。因此，我們需要研究新的、不需要任何參考信息的客觀的實時視頻質(zhì)量評估方法。從國際上來看，目前視頻質(zhì)量專家組(VideoQuality Experts Group，簡稱“VQEG”)也正致力于無參考視頻質(zhì)量評估方法研究和標(biāo)準(zhǔn)制定。
在眾多客觀質(zhì)量評估指標(biāo)中，峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio，簡稱“PSNR”)是應(yīng)用最為廣泛的一種，因為它計算簡單，定義的物理意義非常明顯，確實能夠很好反映圖像失真的程度。
數(shù)字媒體和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為人們的生活帶來了極大的方便，數(shù)字化的媒體便于訪問、復(fù)制、傳輸和編輯，但同時也帶來了對數(shù)字媒體版權(quán)的侵犯和對數(shù)字媒體內(nèi)容的篡改等問題。網(wǎng)絡(luò)的普及使數(shù)字媒體的交換和傳輸變成了一個相對簡單的過程，信息的共享也達(dá)到了一個新的層次，但同時使信息被暴露的機(jī)會和受到攻擊的可能性大大增加。這就催生了作為最早用于進(jìn)行數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印技術(shù)。
數(shù)字水印是近10年來迅速興起并且得到廣泛應(yīng)用的一類技術(shù)。數(shù)字水印技術(shù)通過在原始媒體數(shù)據(jù)中嵌入一系列有意義或無意義的信息，使嵌入在原始媒體數(shù)據(jù)的水印信息始終與原始媒體數(shù)據(jù)共存，達(dá)到保護(hù)原始媒體數(shù)據(jù)版權(quán)和內(nèi)容完整的目的。隨著技術(shù)發(fā)展，除了版權(quán)保護(hù)外，數(shù)字水印技術(shù)在許多其他地方有重要用途。比如對于前面提到的視頻多媒體視頻通信質(zhì)量的評價，就可以由數(shù)字水印的嵌入和提取實現(xiàn)，這是屬于部分參考模型方法，不需要知道原始的視頻圖像，而是利用經(jīng)過傳輸信道失真前后的水印圖像來作為一種參考，間接反映原始圖像的情況，從而進(jìn)行評價。
數(shù)字水印可以嵌入在原始數(shù)據(jù)的任意部分，但是要盡量降低對原始數(shù)據(jù)的影響。按照水印信號嵌入的方式，可以將數(shù)字水印技術(shù)分為空間域的數(shù)字水印技術(shù)和變換域的數(shù)字水印技術(shù)?？臻g域的數(shù)字水印技術(shù)是直接在媒體的空間域嵌入水印信息，如直接在圖像像素中嵌入信息。變換域的數(shù)字水印技術(shù)是先將媒體作種變換，如離散傅立葉變換(Discrete Fourier Transform，簡稱“DFT”)、離散余弦變換(Discrete Cosine Transform，簡稱“DCT”)或離散小波換(Discrete Wavelet Transform，簡稱“DWT”)等，然后再在變換域中嵌入水印信息。
圖1給出了數(shù)字水印原理框圖。圖中主媒體I0一般是視頻、音頻等原始的或壓縮后的多媒體視頻數(shù)據(jù)，待隱藏的數(shù)據(jù)b0相對于I0只有較少的數(shù)據(jù)。嵌有水印的媒體I1與I0的差別是水印的嵌入產(chǎn)生的失真，一般要求這種失真是不易為人類感知的。I1經(jīng)過一定的處理得到媒體I2，如數(shù)據(jù)壓縮、噪聲污染以及對水印有意的攻擊等，這些處理可以統(tǒng)一看成噪聲。因此從I2提取出的水印b1相對于原始水印b0可能會有一些失真，如果I2與I1相同，從I2提取出的水印b1也應(yīng)與原始水印b0相同。
水印嵌入和提取的一般數(shù)學(xué)模型為設(shè)I0、I1分別表示原始數(shù)據(jù)和嵌入水印后的數(shù)據(jù)，b0為原始水印，則水印的嵌入過程可以表示為I1＝I0+f(I0，b0)，其中f(I0，b0)表示水印的嵌入算法。水印檢測過程可以表示為若假設(shè)H0b1＝I2-I0＝N成立，則無水??；若假設(shè)H1b1＝I2-I0＝b0+N成立，則有水印，其中，N為噪聲，例如由數(shù)據(jù)壓縮、噪聲污染以及對水印有意的攻擊等引起。嵌有水印的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后會產(chǎn)生一定的失真，因而從經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)中檢測到的水印可能會在一定程度上與原始水印有所差別。
水印的檢測技術(shù)一般采用經(jīng)典的信號檢測(Signal Detection)技術(shù)實現(xiàn)，作為信號檢測技術(shù)是研究如何判斷噪聲中是否存在目標(biāo)信號，比如雷達(dá)回波信號中是否包含來自目標(biāo)的反射信號等，如果存在，如何利用統(tǒng)計原理進(jìn)行最優(yōu)信號提取等。判斷噪聲中是否存在信號，采用統(tǒng)計假設(shè)檢驗的方法(Statistic Hypothesis Test/Validation)。在水印檢測中，首先給出兩個假設(shè)H0和H1，根據(jù)檢驗的結(jié)果知道哪個假設(shè)成立，從而知道是否存在水印。
目前基于數(shù)字水印對于多媒體(視頻、圖像)質(zhì)量進(jìn)行評估的方法都基于同一個原理。圖2給出了基于數(shù)字水印的視頻通信質(zhì)量評價原理框圖，其基本原理如下所述。
在原始圖像中嵌入一個相對于原始圖像很小的水印圖像，這樣加入的額外數(shù)據(jù)量相對于原始圖像數(shù)據(jù)量微不足道，對多媒體質(zhì)量影響很小。嵌入了水印后的原始圖像經(jīng)過傳輸信道失真后，再從中提取出水印圖像，水印圖像也隨著發(fā)生了失真。水印是嵌入原始圖像各處的，所以對于水印圖像的質(zhì)量評價就相當(dāng)于是對于原始圖像分布抽樣后的評價。只要水印分布足夠均勻，水印圖像的質(zhì)量評價就能夠足以反映失真圖像的質(zhì)量。而原始水印圖像在通信雙方之間是共享的信息，接收端根據(jù)恢復(fù)的水印圖像與已知的原始水印圖像對比來評價通信質(zhì)量，那么對于水印的質(zhì)量評估其實是一種有參考的評價。
圖3給出了一個基于數(shù)字水印評價多媒體視頻通信質(zhì)量的例子。左側(cè)為原始水印圖像，是一幅黑白相間(便于確定錯誤位置)的二值圖像，中間的是國際標(biāo)準(zhǔn)測試圖像Lena圖像在嵌入該水印并經(jīng)過聯(lián)合圖像專家組(JointPhotographic Experts Group，簡稱“JPEG”)標(biāo)準(zhǔn)壓縮和傳輸過程發(fā)生網(wǎng)絡(luò)丟包導(dǎo)致失真后的圖像，其中有三處明顯的塊狀失真，右側(cè)是從失真Lena圖像中提取出的恢復(fù)水印，其中零散分布的黑點和白點是由于壓縮本身造成的失真的，而大塊的黑塊和白塊的位置對應(yīng)于恢復(fù)Lena圖像中三處明顯的失真，則是由丟包等錯誤造成的。
在實際應(yīng)用中，上述方案存在以下問題在現(xiàn)有技術(shù)中，由于水印圖像的嵌入必然導(dǎo)致多媒體視頻數(shù)據(jù)真實性或視頻質(zhì)量的下降。理論上說，視頻中嵌入的水印信息越多，水印信息越能更好地覆蓋整幅圖像，給出更多的樣本，從而提取到的水印信息對原視頻反映的完整性就越高，最終得出的視頻質(zhì)量評價也越準(zhǔn)確。但在另一方面，視頻中嵌入水印信息越多也導(dǎo)致視頻質(zhì)量受到的影響越嚴(yán)重，這導(dǎo)致視頻本身的質(zhì)量反而降低。也就是說，對于基于數(shù)字水印進(jìn)行視頻質(zhì)量評估方法中存在一對矛盾嵌入水印信息越多，評價視頻質(zhì)量越準(zhǔn)確，但嵌入水印對視頻本身質(zhì)量影響也越大。而現(xiàn)有技術(shù)中無法解決這對矛盾，因此無法在保證視頻通信質(zhì)量不受影響的前提下，準(zhǔn)確地通過嵌入和提取水印來評價視頻通信質(zhì)量。
造成這種情況的主要原因在于，現(xiàn)有技術(shù)沒有實現(xiàn)完全均勻地將水印信息嵌入到多媒體視頻數(shù)據(jù)的各處，導(dǎo)致少量的水印信息無法完全反映多媒體視頻通信質(zhì)量，而水印信息量多了又無法保證多媒體視頻數(shù)據(jù)不受影響。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，使得在保證多媒體視頻數(shù)據(jù)本身質(zhì)量不受明顯影響的前提下，通過數(shù)字水印的嵌入和提取，客觀反映和評價多媒體視頻通信質(zhì)量。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，包含以下步驟，A在發(fā)送端將原始水印數(shù)據(jù)均勻嵌入多媒體視頻數(shù)據(jù)中，然后發(fā)送給接收端；B在所述接收端從接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)中通過所述步驟A中嵌入流程的逆流程來提取恢復(fù)水?。籆計算所述恢復(fù)水印相對于所述原始水印的失真程度，以此作為多媒體視頻通信客觀質(zhì)量的評價。
其中，所述步驟A包含以下子步驟所述發(fā)送端將所述原始水印均勻嵌入多媒體原始數(shù)據(jù)中，再通過壓縮編碼，以及數(shù)據(jù)打包或者組幀，通過網(wǎng)絡(luò)最后發(fā)送給所述接收端。
此外，所述步驟A中，所述發(fā)送端將每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)均勻分塊，在部分塊或所有塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
此外，所述步驟A中，所述發(fā)送端將多媒體視頻數(shù)據(jù)分組，每組包含的幀數(shù)相同，在同一組中等間隔選取至少兩幀作為嵌入幀，每個所述嵌入幀均勻劃分成若干塊，再從中選取相同數(shù)量的塊作為嵌入塊，在每個所述嵌入塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
所述步驟A中，每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)包含第0至M-1行共M行象素、第0至N-1列共N列象素，將每幀多媒體均勻分塊的方法包含以下步驟將每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)先分為第0至m-1條共m條，第i(i＝0，1，..，m-2)條包含第i×kv至(i+1)×kv-1行象素，第m-1條包含第(m-1)×kv至M-1行象素，其中m為大于或等于M/kv的最小整數(shù)；如果m＝M/kv，則第m-1條包含零行像素；將第i(i＝0，1，..，m-1)條分為第i×n至(i+1)×n-1條共n塊，第i×n+j(j＝0，1，.，n-2)塊包含該條的第j×kh至(j+1)×kh-1列象素，第n-1塊包含該條的第(n-1)×kh至N-1列象素，其中n為大于或等于N/kh的最小整數(shù)；如果n＝N/kh，則第n-1條包含零列像素。
在共得到的m×n塊中，每塊嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
所述步驟A中，每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)均勻分為第0至L-1塊共L塊，嵌入所述原始水印的方法還包含以下步驟將幀序列分組，每組包含P×Q幀，依次為該組第0至P×Q-1幀；選取每組第q×P(q＝0，..，Q-1)幀為所述插入幀；
在所述插入幀第q×P(q＝0，..，Q-1)幀中，選取該幀第q+r×Q(r＝0，..，R-1，且q+r×Q≤L)塊作為所述插入塊，其中R為小于或等于L/Q的最大整數(shù)；在該組所有的所述插入塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
此外，通過以下子步驟實現(xiàn)在1塊所述多媒體視頻數(shù)據(jù)中插入1比特所述原始水印的數(shù)據(jù)設(shè)定嵌入強(qiáng)度為A＝2×QP-1，其中QP代表所述多媒體視頻通信壓縮編碼的量化因子；按象素計算該塊多媒體視頻數(shù)據(jù)的平均值μ；按b′＝b+c修改該塊多媒體視頻數(shù)據(jù)中每個象素的值，其中b′為該象素修改后值，b為該象素修改前值，c為修改量；所述修改量按下式計算當(dāng)所述1比特原始水印數(shù)據(jù)等于1時，c=-A/2-γ(0≤γ<A/2)3A/2-γ(A/2≤γ<3A/2)3A/2-γ(3A/2≤γ<2A);]]>否則在等于0時c=A/2-γ(0≤γ<A/2)A/2-γ(A/2≤γ<3A/2)5A/2-γ(3A/2≤γ<2A);]]>其中γ是μ除以2A的余數(shù)。
通過以下子步驟實現(xiàn)在1塊所述接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)中提取1比特所述恢復(fù)水印的數(shù)據(jù)設(shè)定所述嵌入強(qiáng)度為A＝2×QP-1，其中QP代表所述多媒體視頻通信壓縮編碼的量化因子；
按象素計算該塊接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)的平均值μ′；按下式計算提取的所述恢復(fù)水印的數(shù)據(jù)w′w′=0(0≤γ′<A)1(A≤γ′<2A)]]>其中γ′是μ′除以2A的余數(shù)。
所述步驟C中，用所述恢復(fù)水印相對于所述原始水印的象素恢復(fù)率來估計峰值信噪比，以評價所述多媒體視頻通信的客觀質(zhì)量。
根據(jù)多媒體視頻通信實驗的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，按照均方誤差準(zhǔn)則，用所述恢復(fù)水印相對于所述原始水印的象素恢復(fù)率的線性函數(shù)來擬合得到所述峰值信噪比的估計值，以評價所述多媒體視頻通信的客觀質(zhì)量。
所述步驟B還包含以下子步驟，在提取所述恢復(fù)水印后，再對所述接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)采用以下方式之一進(jìn)行后處理，用于消除水印嵌入的影響平滑濾波、或中值濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波、或基于模糊數(shù)學(xué)方法的濾波。
還包含以下步驟，所述發(fā)送端與所述接收端通過通信協(xié)商確定所述原始水印及嵌入所述原始水印和提取所述恢復(fù)水印的策略和相關(guān)參數(shù)。
或者，由發(fā)送端確定所述原始水印及嵌入所述原始水印和提取所述恢復(fù)水印的策略和相關(guān)參數(shù)，并在通信開始前將其通知接收方。
所述步驟A中，對于彩色圖像，所述原始水印可嵌入在所述多媒體原始數(shù)據(jù)的亮度分量中；
對于多通道圖像，所述原始水印可嵌入在所述多通道圖像原始數(shù)據(jù)的一個或者多個通道中。
上述原始水印為二值圖像。
所述方法可與有參考的質(zhì)量評價方法結(jié)合使用，例如通過信息融合等方式。
通過比較可以發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明的技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)的主要區(qū)別在于，將多媒體視頻數(shù)據(jù)每幀均勻分塊然后逐塊嵌入水印數(shù)據(jù)來實現(xiàn)完全均勻的水印分布，從而提高水印反映多媒體視頻通信質(zhì)量的準(zhǔn)確性；還將多媒體視頻數(shù)據(jù)多幀分組，并將水印均勻等間隔地嵌入到每組的部分幀中，來實現(xiàn)完全均勻的水印分布，同時能降低水印信息量，減少水印嵌入對多媒體視頻數(shù)據(jù)的影響，保證多媒體視頻通信質(zhì)量且能準(zhǔn)確評價多媒體視頻通信；還將水印信息直接均勻嵌入到多媒體原始數(shù)據(jù)或視頻空間域中，使得水印能夠完全等效于多媒體或視頻直觀質(zhì)量反映，從而提高多媒體視頻通信質(zhì)量評估準(zhǔn)確性；通過在水印提取后對視頻圖像進(jìn)行平滑濾波等后處理，來消除水印對多媒體視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。
用恢復(fù)水印與原始水印對比的正確率來線性擬合多媒體視頻數(shù)據(jù)的PSNR，作為多媒體視頻通信質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)，能夠完全正確反映通信情況；通過在水印提取后對視頻圖像進(jìn)行平滑濾波、中值濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波、或基于模糊數(shù)學(xué)方法的濾波等后處理來消除水印對多媒體視頻數(shù)據(jù)或視頻質(zhì)量的影響。
這種技術(shù)方案上的區(qū)別，帶來了較為明顯的有益效果，即通過分塊、分組均勻嵌入水印的方法，能實現(xiàn)將水印完全均勻地嵌入到多媒體視頻數(shù)據(jù)中，能盡量降低水印信息量，從而能夠顯著降低水印對多媒體視頻數(shù)據(jù)本身質(zhì)量的損傷，并且提高水印對多媒體視頻通信質(zhì)量反映的準(zhǔn)確度；通過直接將水印嵌入在多媒體編碼前原始數(shù)據(jù)或視頻空間域中，能實現(xiàn)水印與多媒體直觀質(zhì)量的完全等效反映，提高多媒體視頻通信質(zhì)量評價精確度，同時還能夠反映多媒體編碼過程造成的質(zhì)量損失程度；通過用擬合的PSNR作為質(zhì)量評價指標(biāo)，能盡量接近參考評價方法，提高多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價準(zhǔn)確性；通過水印提取的平滑濾波后處理，能盡量降低水印對多媒體視頻數(shù)據(jù)或視頻本身質(zhì)量的影響，保證視頻通信質(zhì)量；上述措施所帶來的效果是保證視頻通信質(zhì)量不受損的前提下準(zhǔn)確評價多媒體視頻通信質(zhì)量，這在實際應(yīng)用中帶來更大的效益在視頻通信中可以提供快速實時的通信質(zhì)量檢測，幫助定位網(wǎng)絡(luò)問題，定位其它系統(tǒng)問題；能幫助運營商在業(yè)務(wù)演示中實現(xiàn)實時顯示業(yè)務(wù)質(zhì)量，提高用戶信賴度，擴(kuò)大市場；能幫助制造商方便地實現(xiàn)自身視頻通信類產(chǎn)品開發(fā)過程中的測試和驗證；從而提高視頻通信類產(chǎn)品的性能和市場競爭力，加速視頻通信業(yè)務(wù)的普及，為電信運營商大規(guī)模提供多媒體增值業(yè)務(wù)，創(chuàng)造更多利潤。


圖1是數(shù)字水印技術(shù)原理示意圖；圖2是基于數(shù)字水印的視頻通信質(zhì)量評價原理框圖；
圖3是嵌入水印的圖像和水印恢復(fù)情況示意圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明的第一實施例的基于數(shù)字水印的視頻通信質(zhì)量評價方法流程；圖5是根據(jù)本發(fā)明的第一實施例的幀均勻分塊示意圖；；圖6是根據(jù)本發(fā)明的第八實施例的實驗結(jié)果示意圖。
具體實施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
如前所述，針對現(xiàn)有技術(shù)中的關(guān)于視頻本身質(zhì)量受損和精確反映視頻通信質(zhì)量的矛盾，本發(fā)明著眼解決的問題是提供一種基于數(shù)字水印的視頻通信質(zhì)量評價方法，能夠很好平衡嵌入數(shù)字水印對視頻質(zhì)量的影響與反映視頻質(zhì)量的準(zhǔn)確度，即能保證視頻質(zhì)量不受損，又能準(zhǔn)確評價視頻通信質(zhì)量。
本發(fā)明的基本思路是根據(jù)壓縮視頻的特點，采用基于分塊和分組的水印嵌入算法實現(xiàn)完全均勻的嵌入到視頻空間域中，并用水印恢復(fù)正確率來擬合PSNR，從而提供適用于低碼率壓縮視頻的質(zhì)量評估指標(biāo)。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明能夠顯著減小嵌入數(shù)字水印對視頻質(zhì)量的影響。根據(jù)上面提到的質(zhì)量評價分類，本發(fā)明方法屬于部分參考模型方法。不需要知道原始的視頻圖像，而是利用經(jīng)過傳輸信道失真前后的水印圖像來作為一種參考，間接反映原始圖像的情況，從而進(jìn)行評價。
本發(fā)明基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法包含三個基本步驟在發(fā)送端將原始水印均勻嵌入多媒體視頻數(shù)據(jù)中，然后發(fā)送給接收端；在接收端從接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)中通過嵌入水印流程的逆流程提取恢復(fù)水??；根據(jù)恢復(fù)水印相對于原始水印的失真程度評價多媒體視頻通信客觀質(zhì)量。
圖4是本發(fā)明的第一實施例的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法流程圖。下面詳細(xì)描述每個步驟的原理、實現(xiàn)細(xì)節(jié)及實際效果。
在以下的描述中以視頻通信質(zhì)量評估為例，視頻數(shù)據(jù)包含連續(xù)的幀序列，現(xiàn)有的視頻一般都是采用基于塊的DCT編碼(Block DCT，簡稱“B-DCT”)和運動補(bǔ)償壓縮算法，比如H.263，H.264，運動圖像專家組(Moving PictureExpert Group，簡稱“MPEG”)系列等。熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明的方法可以適用于其它不同編碼或壓縮方案的視頻通信及其它多媒體視頻通信質(zhì)量評估，完全可以同樣地實現(xiàn)發(fā)明目的而不影響其實質(zhì)和范圍。
首先在步驟401中，確定用于視頻質(zhì)量評估的原始水印圖像及相關(guān)算法或方案?；跀?shù)字水印的通信質(zhì)量評估首先需要選取合適的水印。其實選取合適的數(shù)字水印，使其既能反映視頻的質(zhì)量，又盡量小地影響視頻的質(zhì)量，對視頻通信質(zhì)量評估影響很大。
本發(fā)明的第二實施例中選用二值圖像，這樣可以盡量減少信息量，而且也比較適合于水印象素的隱藏。另外還采用黑白相間的圖案就如圖3所給出的水印圖像，黑白相間即0、1相間，這樣的圖像所附帶的信息量不大，但是其對誤碼檢測的敏感性高、魯棒性強(qiáng)。
然而水印圖像對于通信雙方來說是需要協(xié)商確定的，因此在本發(fā)明的第三實施例中，視頻通信的發(fā)送端與接收端通過信令通信進(jìn)行協(xié)商，以確定原始水印及嵌入水印和提取水印的具體方案。
在確定原始水印之后，根據(jù)發(fā)明原理就需要將水印均勻嵌入到視頻圖像中。對于B-DCT類的視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)，其量化編碼過是運動預(yù)測實現(xiàn)的，即參考前面或者后面的幀進(jìn)行預(yù)測并差值編碼，而且編碼都采用DCT變換，因此變換后的編碼流數(shù)據(jù)不能完全等效與之前的直觀視頻圖像。因此本發(fā)明的第四實施例是將數(shù)字水印在DCT變換前嵌入到視頻空間域的，即發(fā)送端將原始水印均勻嵌入多媒體原始數(shù)據(jù)中，再通過壓縮編碼，以及數(shù)據(jù)打包(對于分組交換網(wǎng)絡(luò))或者組幀(對于電路交換網(wǎng)絡(luò))，通過網(wǎng)絡(luò)最后發(fā)送給接收端。
這樣做一方面為了反映視頻壓縮對視頻質(zhì)量的影響；另一方面，壓縮過的預(yù)測幀或反向預(yù)測幀中存在大量零宏塊，若將水印嵌入在變換域中會顯著降低編碼效率，影響編碼視頻質(zhì)量。因此，相對于在變換域嵌入水印，空間域的嵌入方法在上述兩個方面有很大優(yōu)點。
另外根據(jù)視覺心理學(xué)原理，相對于色度值，人眼對圖像亮度值的輕微改變不敏感，為了達(dá)到盡量減少水印嵌入對視頻本身質(zhì)量的損傷，本發(fā)明的第五實施例中，對于彩色圖像，將原始水印嵌入在多媒體原始數(shù)據(jù)的亮度分量中，即把水印信號嵌入到視頻圖像序列的亮度(Y分量)分量中。
此外，對于多通道圖像(比如多通道遙感圖像)，可以把原始水印嵌入在多通道圖像原始數(shù)據(jù)的一個或者多個通道中。
在本發(fā)明第一實施例的步驟402中，發(fā)送端將每幀圖像均勻分塊，在部分塊或所有塊中嵌入等量的原始水印數(shù)據(jù)。
設(shè)每幀圖像包含第0至M-1行共M行象素、第0至N-1列共N列象素，將每幀按如下方案均勻分塊將每幀先分為第0至m-1條共m條，第i(i＝0，1，..，m-2)條包含第i×kv至(i+1)×kv-1行象素，第m-1條包含第(m-1)×kv至M-1行象素，其中m為大于或等于M/kv的最小整數(shù)；將第i(i＝0，1，..，m-1)條分為第i×n至(i+1)×n-1條共n塊，第i×n+j(j＝0，1，..，n-2)塊包含該條的第j×kh至(j+1)×kh-1列象素，第b-1塊包含該條的第(b-1)×kh至N-1行象素，其中b為大于或等于N/kh的最小整數(shù)；在共得到的m×n塊中，每塊嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
具體細(xì)節(jié)如圖5所示，設(shè)待壓縮視頻中圖像的大小為M×N，則水印圖像大小為 這里 表示向上取整，于是原始圖像中每個大小為kv×kh像素的塊中嵌入一個水印像素，以便進(jìn)行錯誤定位并降低水印對圖像質(zhì)量的影響。kv表示嵌入的垂直方向周期，kh表示嵌入的水平方向周期。
一般情況下M或N不能被kv或kh整除，它們的余數(shù)分別為rv、rh。那么，在最復(fù)雜情況下兩個都不能整除，那么在圖像左上部分，右邊沿、下邊沿和右下角分別存在4類區(qū)域，在圖5中分別標(biāo)記為1，2，3，4。區(qū)域1中的塊大小都是kv×kh像素，區(qū)域2中的塊大小都是kv×rh像素，區(qū)域3中的塊大小都是rv×kh像素，區(qū)域4中僅有的一塊大小是rv×rh像素。
除了區(qū)域1一定存在外，其它區(qū)域可能存在也可能不存在，取決于整除情況。如果行數(shù)M可以被kv整除，則區(qū)域3和4都將沒有，同樣如果列數(shù)N可以被kh整除，則區(qū)域2和4都將沒有。
這樣的分塊方法實現(xiàn)了在每幀內(nèi)盡量均勻的處理分布嵌入水印的目的，但是對于不同的幀及如何處理多幀共同嵌入水印還需要進(jìn)一步采取分組嵌入的方法。特別是在某些情況下，比如通信帶寬非常低，或者選擇的水印圖像比較大，就需要進(jìn)一步降低每幀圖像嵌入水印數(shù)據(jù)的量，也就需要采取多幀共同分擔(dān)一幅水印。
于是在步驟403中，發(fā)送端將視頻幀序列分組，每組包含的幀數(shù)相同，在同一組中等間隔選取至少兩幀作為嵌入幀，每個嵌入幀中再選取相同數(shù)量的塊作為嵌入塊，再每個嵌入塊中嵌入等量的原始水印的數(shù)據(jù)。
為了避免由于在每一幀待壓縮編碼圖像中嵌入一幅完整的水印圖像，而對該幀圖像的質(zhì)量及其碼流速率產(chǎn)生較大的影響，可以將一幅數(shù)字水印圖像均勻的分配到不同幀中，在視頻序列中每幀圖像嵌入一部分水印，或者每隔一幀圖像嵌入一個子塊等等，并將這一組連續(xù)圖像作為一個嵌入周期。將水印中的每個像素點均勻地分散嵌入到圖像中的不同位置，并且同一嵌入周期內(nèi)不同圖像的水印嵌入位置也不同。為了便于在解碼端提取嵌入的水印，每個嵌入周期內(nèi)每幅圖像嵌入水印的位置是固定的。
設(shè)每幀均勻分為第0至L-1塊共L塊，可以是把圖像水平或者垂直均勻地分成L長條，與可以也可以按照其他方式均勻分，例如按步驟403的分塊方案L＝M×N，嵌入所述原始水印的方法還包含以下步驟將幀序列分組，每組包含P×Q幀，依次為該組第0至P×Q-1幀；選取每組第q×P(q＝0，..，Q-1)幀為所述插入幀；在插入幀第q×P(q＝0，..，Q-1)幀中，選取該幀第q+r×Q(r＝0，..，R-1，且q+r×Q≤L)塊作為插入塊，其中R為小于或等于L/Q的最大整數(shù)；在該組所有的插入塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
以間隔插入為例，即P＝2，具體細(xì)節(jié)如下所描述。每組包含2Q幀，則 先將水印分成大小相等的Q塊，每塊對應(yīng)一個插入幀。把該組圖像第0，2，4，6，8，......，2Q-2幀分塊，把塊按照從上到下，從左到右的順序依次編號成0，1，2，3，...，L-1。
該組第0幀圖像，第0，Q，...，R×Q塊作為插入塊；該組第2幀圖像，在第1，Q+1，...，R×Q+1塊作為插入；依此類推......
直到該組第2Q-2幀圖像，在第Q-1，2Q-1，...，(R+1)×Q-1塊作為插入塊。
注意到上述塊編號在后來有可能超過L，因此需要將這部分編號的插入塊取消掉。對于周期中的第1，3，...，2Q-1幀圖像不做任何處理。
然后在步驟404中，對每個插入塊插入一個比特的水印信息。每塊如何嵌入一個水印象素也是影響本發(fā)明算法性能的關(guān)鍵因素。
在本發(fā)明的第六實施例中，在1塊所述多媒體視頻數(shù)據(jù)中插入1比特所述原始水印的數(shù)據(jù)的方法包含以下步驟，設(shè)定嵌入強(qiáng)度為A＝2×QP-1，其中QP代表視頻通信壓縮編碼的量化因子；
按象素計算該塊視頻數(shù)據(jù)亮度的平均值μ；按b′＝b+c修改該塊數(shù)據(jù)中每個象素的亮度值，其中b′為該象素修改后值，b為該象素修改前值，c為修改量；修改量按下式計算當(dāng)所述1比特原始水印數(shù)據(jù)w＝1時，c=-A/2-γ(0≤γ<A/2)3A/2-γ(A/2≤γ<3A/2)3A/2-γ(3A/2≤γ<2A);]]>當(dāng)所述1比特原始水印數(shù)據(jù)w＝0時，c=A/2-γ(0≤γ<A/2)A/2-γ(A/2≤γ<3A/2)5A/2-γ(3A/2≤γ<2A);]]>其中γ是μ除以2A的余數(shù)。
在步驟405中，在接收端按照水印嵌入流程的逆流程從接收到的視頻數(shù)據(jù)中提取恢復(fù)水印。水印的提取與水印的嵌入是對應(yīng)的，剛好是上面三個步驟的逆過程，提取的時候首先進(jìn)行分組確定插入幀，然后每個插入幀中確定其插入塊，然后在每個塊中提取水印信息。關(guān)于如何確定插入幀并進(jìn)一步確定插入塊，本文不再贅述。下面給出從一個插入塊中如何提取水印的方法。
本發(fā)明的第七實施例中基于第六實施例的水印插入算法，在1塊所述接收到的視頻數(shù)據(jù)中提取1比特恢復(fù)水印的數(shù)據(jù)的方法如下，設(shè)定嵌入強(qiáng)度為A＝2×QP-1，其中QP代表所述多媒體視頻通信壓縮編碼的量化因子；按象素計算該塊接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)的平均值μ′；按下式計算提取的所述恢復(fù)水印的數(shù)據(jù)w′w′=0(0≤γ′<A)1(A≤γ′<2A)]]>
其中γ′是μ′除以2A的余數(shù)。
對于一個組里面所有插入幀中所有插入塊，恢復(fù)水印比特信息即可恢復(fù)出一幀完整的水印圖像。
最后步驟406中，在接收端用恢復(fù)水印相對于原始水印的象素恢復(fù)率來估計峰值信噪比PSNR，以評價多媒體視頻通信的客觀質(zhì)量。
為了利用水印評估視頻質(zhì)量，定義水印像素恢復(fù)率為(Pixel RecoveryRate，簡稱“PRR”)。PRR是把失真的水印與原始水印比較，得到在失真后仍然保持正確的水印像素數(shù)占水印總像素數(shù)的比例。即PRR＝100*(失真水印中正確的像素數(shù)/水印圖像像素總數(shù))％視頻的壓縮以及傳輸時產(chǎn)生的誤碼都會影響PRR值。實驗表明，雖然恢復(fù)水印的PRR和所要評估的視頻質(zhì)量的PSNR不完全一致，但兩者間有一種固定的，甚至是近似為線性的關(guān)系。這說明，本發(fā)明方法對于失真視頻質(zhì)量評價結(jié)果和PSNR之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此通過建立PRR和PSNR的關(guān)系，在沒有參考視頻而無法得到PSNR的情況下，根據(jù)PRR來估計失真視頻的PSNR，達(dá)到評估解碼恢復(fù)視頻質(zhì)量的目的。
本發(fā)明第八實施例在第一實施例的基礎(chǔ)上，根據(jù)多媒體視頻通信實驗的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，按照均方誤差準(zhǔn)則(Mean Square Error，簡稱“MSE”)，用PRR的線性函數(shù)來擬合得到PSNR的估計值，以評價多媒體視頻通信的客觀質(zhì)量。
根據(jù)上文提出的嵌入算法，在標(biāo)準(zhǔn)測試序列Claire(QCIF格式)中嵌入水印信息，然后按照視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)H.263對嵌入水印后的視頻序列進(jìn)行壓縮，壓縮視頻流經(jīng)過信道“傳輸”后進(jìn)入解碼器進(jìn)行視頻解碼。最后，從解碼視頻中提取嵌入的數(shù)字水印，計算PRR。簡單起見，我們采用二進(jìn)制對稱信道(Binary Symmetric Channel，簡稱“BSC”)來模擬信道，噪聲為均勻分布的隨機(jī)噪聲，信道平均誤碼率為10-5。圖6中第一幅圖給出了恢復(fù)視頻相對于原始視頻的峰值信噪比PSNR和水印的像素恢復(fù)率PRR。可以看到PSNR和PRR有較好的一致性。
為了衡量PSNR和PRR兩曲線的相似程度，計算圖中兩者歸一化后的相關(guān)系數(shù)ρρ=Cov(X,Y)/D(X)D(Y)]]>式中，X、Y分別表示PSNR和PRR，Cov(X，Y)為X、Y的協(xié)方差，D(X)、D(Y)分別為X、Y的方差。
根據(jù)實驗得到的數(shù)據(jù)，計算得出ρ為98.3％?？梢?，PRR曲線和PSNR曲線有著很強(qiáng)的相關(guān)性。因為PRR和PSNR間有著較強(qiáng)的相關(guān)性，所以可以利用PRR映射表示PSNR，即采用一階函數(shù)PSNR′＝a0+a1×PRR來擬合實際的PSNR。根據(jù)均方誤差(MSE)準(zhǔn)則，利用圖中數(shù)據(jù)，在均方誤差MSE=1NΣn(PSNRn-PSNRn′)2]]>取最小值時，求得a0和a1分別為-16.9079和0.5632。將其戴入計算出PSNR的估計PSNR′，如圖6中第一幅圖所示。比較PSNR′和PSNR，得到它們的均方誤差MSE為0.735。可以看到，PSNR′很好的擬合了PSNR。
為了進(jìn)一步驗證PSNR′作為PSNR估計的準(zhǔn)確性，改變信道誤碼率條件為1.5×10-5，獲得的恢復(fù)視頻的峰值信噪比PSNR和通過PRR映射得到的估計值PSNR′如圖6中第二幅圖所示。計算得到兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)ρ為98.6％，均方誤差MSE僅為0.696?？梢姡琍SNR′很好的擬合了PSNR。
最后在本發(fā)明的第九實施例中，為了進(jìn)一步消除水印嵌入對視頻質(zhì)量的損失，在提取恢復(fù)水印后，再對接收到的視頻圖像進(jìn)行后處理，以消除水印嵌入的影響。后處理的方式可以是平滑濾波、或中值濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波或基于模糊數(shù)學(xué)方法的濾波。
由于水印是基于塊嵌入的，如果嵌入強(qiáng)度過大，就會產(chǎn)生人為的方塊效應(yīng)，造成圖像質(zhì)量下降；如果嵌入強(qiáng)度過小，就難以抵御視頻壓縮的影響，造成恢復(fù)水印的PRR過低。因而本發(fā)明選擇了自適應(yīng)的水印嵌入方法，并且解碼端在水印恢復(fù)后，對嵌入水印的圖像塊進(jìn)行平滑濾波。實驗表明，這樣可以有效地減弱水印對視頻主觀質(zhì)量的影響最后本發(fā)明的第十實施例中，通過實驗對本發(fā)明的基于數(shù)字水印評價多媒體視頻通信質(zhì)量的方法進(jìn)行了性能評定，結(jié)果如表1和表2所示。
表1和表2分別給出了不同的比特率和量化因子情況下，采用本發(fā)明方法加入水印后對編碼視頻質(zhì)量和比特率帶來的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)本發(fā)明方法對于多媒體視頻數(shù)據(jù)本身質(zhì)量的影響非常小。
表1 比特率相同條件下，加入水印對編碼視頻質(zhì)量的影響(幀速率為30幀每秒)

表2 量化因子相同條件下，加入水印對原始視頻質(zhì)量和比特率的影響

本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明的技術(shù)方案也可以和有參考的質(zhì)量評價方法結(jié)合使用，通過信息融合等方式，加強(qiáng)評價的效果。
雖然通過參照本發(fā)明的某些優(yōu)選實施例，已經(jīng)對本發(fā)明進(jìn)行了圖示和描述，但本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)該明白，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對其作各種改變，而不偏離本發(fā)明的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，包含以下步驟，A在發(fā)送端將原始水印數(shù)據(jù)均勻嵌入多媒體視頻數(shù)據(jù)中，然后發(fā)送給接收端；B在所述接收端從接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)中通過所述步驟A中嵌入流程的逆流程來提取恢復(fù)水印；C計算所述恢復(fù)水印相對于所述原始水印的失真程度，以此作為多媒體視頻通信客觀質(zhì)量的評價。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟A包含以下子步驟所述發(fā)送端將所述原始水印均勻嵌入多媒體原始數(shù)據(jù)中，再通過壓縮編碼，以及數(shù)據(jù)打包或者組幀，通過網(wǎng)絡(luò)最后發(fā)送給所述接收端。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟A中，所述發(fā)送端將每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)均勻分塊，在部分塊或所有塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟A中，所述發(fā)送端將多媒體視頻數(shù)據(jù)分組，每組包含的幀數(shù)相同，在同一組中等間隔選取至少兩幀作為嵌入幀，每個所述嵌入幀均勻劃分成若干塊，再從中選取相同數(shù)量的塊作為嵌入塊，在每個所述嵌入塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟A中，每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)包含第0至M-1行共M行象素、第0至N-1列共N列象素，將每幀多媒體均勻分塊的方法包含以下步驟將每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)先分為第0至m-1條共m條，第i(i＝0，1，..，m-2)條包含第i×kv至(i+1)×kv-1行象素，第m-1條包含第(m-1)×kv至M-1行象素，其中m為大于或等于M/kv的最小整數(shù)；如果m＝M/kv，則第m-1條包含零行像素；將第i(i＝0，1，..，m-1)條分為第i×n至(i+1)×n-1條共n塊，第i×n+j(j＝0，1，..，n-2)塊包含該條的第j×kh至(j+1)×kh-1列象素，第n-1塊包含該條的第(n-1)×kh至N-1列象素，其中n為大于或等于N/kh的最小整數(shù)；如果n＝N/kh，則第n-1條包含零列像素。在共得到的m×n塊中，每塊嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟A中，每幀多媒體視頻數(shù)據(jù)均勻分為第0至L-1塊共L塊，嵌入所述原始水印的方法還包含以下步驟將幀序列分組，每組包含P×Q幀，依次為該組第0至P×Q-1幀；選取每組第q×P(q＝0，..，Q-1)幀為所述插入幀；在所述插入幀第q×P(q＝0，..，Q-1)幀中，選取該幀第q+r×Q(r＝0，..，R-1，且q+r×Q≤L)塊作為所述插入塊，其中R為小于或等于L/Q的最大整數(shù)；在該組所有的所述插入塊中嵌入等量的所述原始水印的數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，通過以下子步驟實現(xiàn)在1塊所述多媒體視頻數(shù)據(jù)中插入1比特所述原始水印的數(shù)據(jù)設(shè)定嵌入強(qiáng)度為A＝2×Qp-1，其中Qp代表所述多媒體視頻通信壓縮編碼的量化因子；按象素計算該塊多媒體視頻數(shù)據(jù)的平均值μ；按b′＝b+c修改該塊多媒體視頻數(shù)據(jù)中每個象素的值，其中b′為該象素修改后值，b為該象素修改前值，c為修改量；所述修改量按下式計算當(dāng)所述1比特原始水印數(shù)據(jù)等于1時，c=-A/2-γ(0≤γ<A/2)3A/2-γ(A/2≤γ<3A/2);3A/2-γ(3A/2≤γ<2A)]]>否則在等于0時c=A/2-γ(0≤γ<A/2)A/2-γ(A/2≤γ<3A/2);5A/2-γ(3A/2≤γ<2A)]]>其中γ是μ除以2A的余數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，通過以下子步驟實現(xiàn)在1塊所述接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)中提取1比特所述恢復(fù)水印的數(shù)據(jù)設(shè)定所述嵌入強(qiáng)度為A＝2×QP-1，其中QP代表所述多媒體視頻通信壓縮編碼的量化因子；按象素計算該塊接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)的平均值μ′；按下式計算提取的所述恢復(fù)水印的數(shù)據(jù)w′w′=0(0≤γ′<A)1(A≤γ′<2A)]]>其中γ′是μ′除以2A的余數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟C中，用所述恢復(fù)水印相對于所述原始水印的象素恢復(fù)率來估計峰值信噪比，以評價所述多媒體視頻通信的客觀質(zhì)量。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，根據(jù)多媒體視頻通信實驗的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，按照均方誤差準(zhǔn)則，用所述恢復(fù)水印相對于所述原始水印的象素恢復(fù)率的線性函數(shù)來擬合得到所述峰值信噪比的估計值，以評價所述多媒體視頻通信的客觀質(zhì)量。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟B還包含以下子步驟，在提取所述恢復(fù)水印后，再對所述接收到的多媒體視頻數(shù)據(jù)采用以下方式之一進(jìn)行后處理，用于消除水印嵌入的影響平滑濾波、或中值濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波或基于模糊數(shù)學(xué)方法的濾波。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，還包含以下步驟，所述發(fā)送端與所述接收端通過通信協(xié)商確定所述原始水印及嵌入所述原始水印和提取所述恢復(fù)水印的策略和相關(guān)參數(shù)。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，還包含以下步驟，由發(fā)送端確定所述原始水印及嵌入所述原始水印和提取所述恢復(fù)水印的策略和相關(guān)參數(shù)，并在通信開始前將其通知接收方。
14.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述步驟A中，對于彩色圖像，所述原始水印可嵌入在所述多媒體原始數(shù)據(jù)的亮度分量中；對于多通道圖像，所述原始水印可嵌入在所述多通道圖像原始數(shù)據(jù)的一個或者多個通道中。
15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述原始水印為二值圖像。
16.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于，所述方法可與有參考的質(zhì)量評價方法結(jié)合使用。
全文摘要
本發(fā)明涉及多媒體視頻和靜止圖像通信客觀質(zhì)量評價方法，公開了一種基于數(shù)字水印的多媒體視頻通信客觀質(zhì)量評價方法，使得在保證多媒體視頻數(shù)據(jù)本身質(zhì)量不受明顯影響的前提下，通過數(shù)字水印的嵌入和提取，客觀反映和評價多媒體視頻通信質(zhì)量。本發(fā)明中，將多媒體視頻數(shù)據(jù)每幀均勻分塊然后逐塊嵌入水印數(shù)據(jù)來實現(xiàn)完全均勻的水印分布；將多媒體視頻數(shù)據(jù)多幀分組，并將水印均勻等間隔地嵌入到每組的部分幀中以進(jìn)一步減少水印對數(shù)據(jù)的影響；將水印信息直接均勻嵌入到多媒體原始視頻數(shù)據(jù)的空間域中；用恢復(fù)水印與原始水印對比的正確率來線性擬合多媒體視頻數(shù)據(jù)的PSNR，作為多媒體視頻通信質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)；通過在水印提取后對視頻圖像進(jìn)行平滑濾波等后處理，來消除水印對多媒體視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。
文檔編號H04N17/02GK1885947SQ20051003556
公開日2006年12月27日 申請日期2005年6月25日 優(yōu)先權(quán)日2005年6月25日
發(fā)明者楊付正, 羅忠, 萬帥, 常義林 申請人:華為技術(shù)有限公司