一种改进的H.264视频防失真漂移隐写算法

数字视频中量化后的残差DCT(离散余弦变换)系数常用来作为隐写嵌入的位置,而直接在DCT域上隐写会导致视频帧出现失真漂移现象,使视频质量受到严重破坏.本文在已有文献的基础上,针对H.264/AVC视频,研究了基于纹理特征的帧内8×8亮度块上的隐写模型,将8×8块和4×4块上的隐写模型相结合,提出了一种改进的H.264视频防失真漂移隐写算法.与已有文献中的隐写算法相比,本文提出的隐写算法在PSNR平均仅降低1.94dB的情况下,隐藏容量平均提升30%.     

基于菱形编码和修改量化表的DCT域图像隐写

为了提高离散余弦变换(DCT)域隐写的嵌入容量,提出一种基于菱形编码和修改量化表的DCT域图像隐写.首先将载体图像进行8×8的DCT变换后,对变换得到的DCT系数采用修改的8×8量化表进行量化,从而提高了嵌入容量和载密图像的视觉质量.同时通过改进的菱形编码将8进制的秘密信息嵌入到载体图像量化DCT系数的中频部分,从而进一步提高了嵌入容量.实验结果表明:该隐写算法不但与JPEG压缩标准兼容,而且有效地提高了嵌入容量.     

基于互信息和特征融合的图像隐写分析

为了提高隐写分析的检测率和效率,本文提出了一种加权融合的联合图像专家小组JPEG(joint photographic experts group)图像通用隐写分析方法.该方法分别计算离散余弦变换DCT(discrete cosine transform)系数块内和块间的水平、垂直和zigzag三向差分数组,采用联合概率密度矩阵来挖掘信息嵌入对DCT系数间相关性的影响,生成块内和块间三向特征.利用特征与分类类别间的互信息对特征权值进行量化,加权融合得到最终的特征向量,并使用支持向量机进行分类.对3种安全性较高的JPEG隐写算法F5、Outguess和MB2,在不同嵌入率下进行隐写分析.实验结果表明,在不同嵌入率的情况下其检测率均高于88.4%,同时特征融合算法使该方案具有更高的检测效率.     

面向空气信道传播的音频信息隐写算法

基于傅立叶变换,提出了一种面向空气信道传播音频信息隐写算法.该算法选取原始音频信号傅立叶变换域中的低频系数,提取其相位角系数,并对其进行修改,将经BCH纠错编码的隐写信息嵌入,并且嵌入量较大,隐藏效果好.实验结果显示,该算法能够有效抵抗空气传播过程中的AD/DA变换攻击、空气噪声干扰攻击,以及录制后的常见信号处理攻击、约30%的重采样攻击等其他攻击,平均误码率可控制在3.5%以下,算法具有很好的鲁棒性.     

基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写

为了增强隐写嵌入点与JPEG图像纹理的自适应性,利用与DCT块对应的像素块的灰度共生矩阵来计算分块的纹理复杂程度,并结合均匀嵌入的思想,设计了相应的失真代价函数,使用STCs(syndrome trellis codes)编码将嵌入修改均匀分布到绝对值不同的非零DCT系数上.实验结果表明,该算法具有较好的图像保真以及很高的安全性.在嵌入率相对较低的情况下,算法的安全性优于同类隐写算法.     

H.264中帧内预测算法的快速实现

通过结合图像边缘方向信息4×4亮度块和16×16亮度块之间选择的2个特点,对H.264的帧内预测算法进行了相应的改进.结果表明,本文算法和H.264校验模型JM86相比,图像编码质量和输出码率基本保持不变,但编码时间却明显少于校验模型JM86.     

一种CBR码率控制方法

针对TM5码率控制模型存在的不足,提出了在DCT域计算帧和宏块复杂度方法;同时取消了TM5中多个虚拟缓冲区,仅保留唯一缓冲区以平滑码率的波动.仿真结果表明:与TM5相比,能够有效地提高场景切换时视频质量,而且也保证了虚拟缓冲区的一致性,防止缓冲区的上溢和下溢.     

基于DC直流系数的盲视频水印算法

为了增强抗攻击的能力和保证算法的不可见性,基于DC直流系数的稳定性,把选择的视频帧分成8×8块,每块经过2次DCT变换,提取与每块像素RGB平均值成正比的DC直流系数,将这些DC系数组织成一维序列,并划分为更小的子序列,然后对每个子序列进行一维DCT变换,通过比较相邻2个子序列中最后一个高频系数值的大小来嵌入水印．实验结果表明：该算法有较高的视觉质量,同时对于MPEG压缩,帧置换,加噪等处理有良好的鲁棒性,在水印的提取过程中不需要任何附加信息．     

基于熵的视频运动矢量隐写分析算法

利用运动矢量隐写对相邻运动矢量相似性的扰乱作用,提出一种基于信息熵的视频运动矢量隐分析算法.在视频帧的滑动窗口中选取运动矢量,并分别对水平分量H、垂直分量V、方向D以及长度L等4个系数进行熵值计算以描述相似度.通过移动帧内滑动窗口位置,计算各窗口内运动矢量的熵均值矩阵,构造了16维的运动矢量HVDL特征.为了评估本文HVDL特征的表现,将HVDL与AoSO对比,对不同时期4种嵌入算法的样本进行了隐写分析实验,实验结果表明HVDL对当前安全性更高的隐写算法的检测准确率比AoSO高,且特征运行速度更快.     

基于失真传递的时域自适应量化算法

码率控制是视频编码器中的关键模块,其算法直接决定编码器率失真性能.视频编码帧间预测导致的编码失真会在时域产生传递效应,考虑该传递效应是优化码率控制算法性能的关键.宏块树码率控制是一种典型的时域量化控制算法,核心是根据编码单元失真传递量(相对传递代价ρ)自适应地调整量化参数(偏移量δ),合适的δ-ρ映射关系是宏块树量化控制算法的核心.宏块树算法采用基于经验的δ-ρ模型,对不同视频序列的普适性有待改进,模型准确度和精度也需进一步优化.针对上述问题,将竞争决策方法用于探索最优δ-ρ映射关系,提出了一种率失真性能优化的失真时域传递自适应量化δ-ρ模型,以改进时域自适应量化算法.实验结果表明,信噪比BD-PSNR较原模型提升了0.14dB以上,SSIM性能提升了0.29dB.算法能更好地控制码率时域分配,降低失真时域传递恶化.     

结合Hilbert填充曲线与游程长度的图像隐写算法

针对游程长度隐写算法存在嵌入容量小的问题, 提出基于Hilbert曲线扫描改进的游程长度隐写算法, 该算法能增加可用于嵌入秘密信息的游程数量, 也因此有效地增大了嵌入容量. 新算法利用比特流中游程长度的奇偶特性来嵌入秘密信息. 嵌入过程首先使用Hilbert扫描曲线对载体图像的像素进行置乱, 再将置乱的载体图像分解为8个位平面, 然后通过分析置乱后得到的各个位平面比特流分布来确定可用于嵌入信息的游程, 最后修改在可嵌入游程的比特流中0和1交界处至多1个值来嵌入1bit秘密信息. 结果表明, 基于Hilbert曲线扫描的游程长度隐写算法与已有基于游程长度隐写算法相比, 前者具有较大嵌入容量, 较好的视觉不可感知性.     

结合Hilbert曲线扫描与游程长度的图像隐写算法

针对游程长度隐写算法存在嵌入容量小的问题,提出基于Hilbert曲线扫描改进的游程长度隐写算法,该算法能增加可用于嵌入秘密信息的游程数量,也因此有效地增大了嵌入容量.新算法利用比特流中游程长度的奇偶特性来嵌入秘密信息.嵌入过程首先使用Hilbert扫描曲线对载体图像的像素进行置乱,再将置乱的载体图像分解为8个位平面,然后通过分析置乱后得到的各个位平面比特流分布来确定可用于嵌入信息的游程,最后修改在可嵌入游程的比特流中0和1交界处至多1个值来嵌入1 bit秘密信息.结果表明,基于Hilbert曲线扫描的游程长度隐写算法与已有基于游程长度隐写算法相比,前者具有较大嵌入容量,较好的视觉不可感知性.     

基于DCT系数大小关系的自适应JPEG隐写

JPEG图像是最流行的隐写载体之一,但隐写分析的最新进展表明,如何设计安全的JPEG隐写算法仍是一个困难的问题.本文提出了一种新的JPEG自适应隐写方法.自适应隐写难点在于设计失真函数合理反应修改量化DCT系数造成的嵌入失真.由于量化DCT系数绝对值的大小能够反应JPEG图像主要统计特性,本文根据DCT系数大小关系设计失真函数,结合STC（Syndrome Trellis Codes）编码,分别给出了使用nsF5修改方式的单层嵌入方法以及使用加减一修改方式的双层嵌入方法.实验表明,本文单层嵌入方法比nsF5安全性高,双层嵌入方法比nsF5以及Filler’s Method抵抗多种检测的能力更强.     

面向立体声的多源音频信息隐写

针对多音源的音频信号,提出面向立体声的多源音频信息隐写算法.该算法将音源分离技术中的二进制时频掩码技术引入到信息隐写算法中,以各分离音源为载体,采用立体声混合嵌入的方式,通过修改时频域中奇数窗的部分系数,实现隐写信息的嵌入,该算法代替了传统信息隐写算法的单源嵌入方式.实验结果显示,该算法嵌入容量较大,并能有效抵抗常见信号处理攻击、StriMark Benchmark for Audio等攻击,平均误码率小于2.80%,算法具有很好的鲁棒性.     

基于残差三维直方图调整的H.264可逆信息隐藏

在H.264视频的可逆信息隐藏中,直方图调整是一种有效的嵌入算法.为了充分利用系数之间的相关关系,提升嵌入效率,本文在二维直方图调整算法的基础上提出了三维直方图调整的方案.该方案从经过量化离散余弦变换后的4×4块中随机选择三个交流系数作为嵌入单元,通过对该单元的值进行调整,实现信息的嵌入.实验结果显示,与二维直方图调整算法相比,本文算法在峰值信噪比(PSNR)下降不到0.1%的情况下,将嵌入容量最多提升了11.4%.     

基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印算法

针对视频的版权保护, 提出了一种基于张量奇异值分解(T-SVD)的鲁棒视频水印算法. 不同于图像, 视频具有多维度的特点, 能够被看作一个高阶张量, 并通过张量奇异值分解以保留帧内和时域的相关性, 从而提高水印鲁棒性. 首先, 对视频帧的亮度分量进行离散小波变换(DWT), 计算得到低频子带(LL), 并将每3帧的LL作为一个三阶张量; 其次, 将三阶张量分成不重叠块, 并进行张量奇异值分解, 计算得到对角张量; 最后, 利用包含强相关性的对角线张量的奇异值嵌入水印以增强鲁棒性. 此外, 还采用密钥随机提取视频帧, 以加强算法的安全性. 实验结果表明, 提出的算法能够抵抗多种视频攻击, 具有较强的鲁棒性.     

H.264快速帧内预测算法 H.264快速帧内预测算法

在新制定的H.264视频编解码标准中,帧内预测是一项重要的技术.它利用周围像素预测当前块来降低空间冗余,能极大地提高H.264的编码效率.然而,帧内预测的4×4及16×16预测分别有9种和4种模式.为选出最佳模式,全搜索算法需要花费极大的计算量.为了降低帧内预测的复杂度,提出了一种快速帧内预测算法.该算法针对全Ⅰ帧编码,充分利用了时域、空域及不同块大小间的相关性来预测当前块的最佳模式,并结合提前中止算法来减少不必要的模式选择计算.实验结果表明:与全搜索相比,文中提出的算法能减少50%～75%的帧内预测计算量,而保持图像质量几乎不变.     

基于视觉模型与菱形编码的图像隐写算法

为提高图像空域隐写算法的视觉不可感知性, 通过结合视觉注意力机制和人眼对图像的灰度及边缘等敏感特性, 提出一种基于视觉模型的感兴趣区域菱形编码隐写算法. 在底层人眼感知判定的基础之上, 根据视觉注意模型划分嵌入等级, 并动态调整秘密信息的嵌入量. 实验结果表明, 与基于边缘自适应的像素对匹配算法相比, 本文提出的算法不仅有较高的视觉不可感知性, 而且能抵抗常用的空域隐写分析.     

Wyner-Ziv视频编码中Key帧快速预测算法

以提高Wyner-Ziv编码性能为目的,使用H．264帧内编码技术对Wyner-Ziv编码中的K帧进行编码,利用其优异的编码性能来提高K帧编码质量．同时从帧间相关性利用、亮度块模式之间的选择以及4×4亮度块预测模式选择的角度对H．264的帧内预测进行了改进,降低其编码复杂度,实验表明：改进后的K帧编码算法耗时仅为H．264帧内编码算法的5％左右．     

一种基于H.264的立体视频编码中的视差估计快速算法

视差估计与补偿是立体视频图像压缩编码中的关键技术．本文分析了立体摄像系统视差分布的约束条件（外极线约束、方向性约束等）和视差矢量的相关性（帧内视差矢量的空域相关性和帧间视差矢量的时域相关性）,并结合H．264标准中的多种块选择模式之间的相关性,提出了基于H．264的立体视频编码的视差估计快速算法．实验结果表明,提出的快速算法能有效地降低视差估计的计算复杂度．