

一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法.pdf
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一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法.pdf
本发明涉及一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法,该方法首先对水印图像进行预处理,通过DCT、二值化处理水印图像得到不同分辨率的水印信息,水印嵌入时,经小波变换后的水印信息与不同分辨率的帧图像在编码端的编码保持一致,将不同分辨率的水印信号分别嵌入在不同分辨率的帧图像中,算法将水印信息嵌入在宏块经DCT后得到的交流分量上;在解码端,针对不同的分辨率的视频序列都能相应地将水印信息提取出来,且随着视频序列分辨率的增加,水印信息的完整性和可见性也逐渐变好;同时该水印算法在时域可伸缩过程中也具有良好的鲁棒性;
一种H.264/AVC压缩域视频水印嵌入及提取方法.pdf
本发明公开了一种H.264/AVC压缩域视频水印嵌入及提取方法,将水印图像进行二值化,再经Arnold变换得到二进制水印信息;利用H.264/AVC编码器对原始视频进行压缩编码,对I帧视频的宏块亮度数据,按照H.264/AVC视频编码标准将每个宏块的16个4x4亮度块抽取出来,分别对每个4x4亮度块进行整数离散余弦变换;根据每个4x4亮度块整数离散余弦变换后的系数,将每个4x4亮度块分为纹理块和非纹理块;根据二进制水印信息,调制每个宏块的局部能量差;将嵌入二进制水印后的4x4亮度块熵编码,得到含水印视频流
基于BP神经网络压缩域的图像水印嵌入与提取方法.pdf
本发明公开了一种基于BP神经网络压缩域的图像水印嵌入与提取方法。本发明提出的图像水印嵌入与提取方法是在Arnold变换的基础上,对载体图像进行BP神经网络压缩处理,并且把水印信息嵌入到神经网络隐含层到输出层的权重中,对载体图像几乎没有影响,不可见性非常强,安全性更高。在这种BP神经网络的压缩域中,含水印的载体图像即使经历多种攻击后,仍然能够记忆局部像素点之间的关系,从而实现对水印信号的正确检测,使得这种嵌入和提取方法对各种常规图像攻击均具有很强的鲁棒性,很好地平衡了图像水印的鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,
一种MPEG-2压缩域视频脆弱水印嵌入及检测方法.pdf
本发明公开了一种MPEG‑2压缩域视频脆弱水印嵌入及检测方法,利用MPEG‑2解码器对MPEG‑2视频码流按照MPEG‑2视频编码标准进行解析,根据I帧视频的宏块数据,分别统计亮度块Y分量、色度块U分量和V分量经DCT变换和量化后非零系数数目,并根据映射关系计算亮度块Y分量能量差统计值;经Arnold变换加密生成二进制水印信息,嵌入视频码流。本发明根据视频宏块内容生成水印,为MPEG‑2数字产品提供可靠的水印嵌入和检测,且细微攻击即可察觉;水印嵌入检测基于压缩域,对视频质量无影响,计算复杂度低,实时性好;
一种翻拍后能提取水印的视频水印嵌入与提取方法.pdf
本发明公开了一种翻拍后能提取水印的视频水印嵌入与提取方法,属于视频数字水印技术领域。本发明的嵌入方法包括如下步骤:读取原视频文件,根据读取到的原视频信息调整水印;对原视频进行随机采样,确定嵌入阈值;逐帧读取原视频的帧图像信息,判断该帧是否需要嵌入水印;嵌入水印;将合成序列中的所有帧按照原视频帧率合成新视频,即含水印的视频。本发明的提取方法包括如下步骤:确定视频有效区;确定提取通道;对单帧提取水印;将合成序列中的所有帧按照原视频帧率合成新视频,即提取结果。本发明在翻拍后能够提取出较为清晰的水印,并兼顾了画面