基于AVS-M的數(shù)字水印研究.pdf

1、隨著圖像水印技術的日趨成熟，數(shù)字水印的研究重點逐漸轉向視頻水印技術的研究。性能上的特殊要求和專門針對視頻水印的攻擊方法的出現(xiàn)都對視頻水印的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。視頻水印的研究必須與具體的編碼標準相結合，AVS—M編碼標準以其技術性能優(yōu)良，專利問題易于解決等優(yōu)點受到推崇。以AVS—M為平臺研究視頻水印技術不僅具有較高的學術意義和應用前景也能推動國產(chǎn)標準的發(fā)展。
　　 本文針對AVS—M標準提出了一種水印嵌入方法，利用混沌序列對水印圖像進

2、行預處理，增強了水印的魯棒性。研究表明紋理區(qū)和邊緣區(qū)更適合添加水印，因此將邊緣檢測引入水印算法，利用解碼數(shù)據(jù)將編碼塊區(qū)分為邊緣塊和非邊緣塊。將幀間預測編碼塊作為水印嵌入的候選塊，再找出一個宏塊中具有最大運動矢量幅值的塊，如果幅值大于給定的閾值則嵌入水印?；谶\動矢量的水印具有計算量小，有利于實現(xiàn)實時嵌入和提取等優(yōu)點，同時也可以利用人類視覺的一些特性。
　　 嵌入水印是通過修改編碼塊的運動矢量實現(xiàn)的，如果后續(xù)編碼塊進行幀間預測時用

3、到運動矢量被修改的編碼塊就會造成誤差，誤差傳遞則會造成更嚴重的后果。因此編碼塊的運動矢量被修改后必須進行補償，根據(jù)AVS—M幀間預測的方法對水印嵌入給出了嚴格的補償方案，實驗證明未進行補償時水印提取正確率低于60％，而使用該補償方案水印提取正確率可以達到100％。充分說明補償方法的有效性。
　　 傳統(tǒng)的水印檢測相似度是通過逐位比較統(tǒng)計的，這就要求水印檢測必須嚴格同步，若提取過程中出現(xiàn)虛警或漏警，水印檢測的相似度會非常低。針對這種