基于纹理复杂度和运动方向的3D视频水印算法

发布时间：2021-12-28 05:30

　　3D视频的编码方法在HEVC（high efficiency video coding）的基础上有了较大的改动.针对这些改变,提出了一种基于纹理复杂度和运动方向的3D视频水印算法.首先,采用灰度共生矩阵和梯度矩阵分别对I帧中CTU（coding tree unit）和8 CU×8 CU（coding unit）纹理复杂度进行统计分析,将分析结果作为阈值选出P帧和B帧中纹理复杂度较高的8 CU×8 CU;其次,选择帧间预测模式为对称分割的块作为嵌入块,结合同位纹理块的运动矢量分量大小来确定嵌入的水印;最后,通过调制当前块运动矢量的搜索范围或修改区域最优运动矢量的大小来嵌入水印.本算法对不同视频序列平均嵌入容量达到613字节/帧,在不同QPs（quantization parameters）（25、 30、 35、 40）值的重编码攻击下的平均误码率为13.31%, PSNR值平均下降仅为0.007 5 dB,对合成视点质量几乎没有影响,同时鲁棒性好. 

【文章来源】：信息与控制. 2019,48(06)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

帧间分割

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在3D视频的编码框架中深度图并不是用来视觉观看, 而是用于绘制出虚拟视点达到立体感, 所以深度图的失真将直接影响虚拟视点的失真, 本文实验测试是分析视频的主观视觉变化和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)的大小变化来判断水印嵌入前后深度图失真的大小. 本文选取Balloons和UndoDancer序列嵌入水印前后同一帧纹理图和对应的深度图来进行对比. 如图3所示, 水印嵌入前后视频的纹理图、 深度图和合成的虚拟视点在主观视觉上都几乎没有变化.主观视觉效果分析并不能客观地体现出视频的整体质量变化情况, 峰值信噪比和比特率的变化情况可以从客观上评价嵌入水印前后不同视频测试序列的质量, 因此本文对两个客观指标进行了统计分析, 如表3所示. 其中, Po和Pe分别表示水印嵌入前、 后深度图的峰值信噪比的大小, ΔP=Po-Pe表示嵌入水印对视频序列深度图平均峰值信噪比的变化情况. Bo和Be分别表示水印嵌入前、 后视频测试序列总的比特率大小, ΔB=Bo-Be表示嵌入水印视频总的比特率的变化情况. 由表中数据可知, 嵌入水印后5个标准视频测试序列深度图的PSNR值平均下降了0.007 5 dB, 总的比特率平均增加0.001 3 kbit/s, 因此, 算法造成的视频的客观质量变化很小, 可以忽略不计.

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法[J]. 肖宁,李爱军.  信息与控制. 2019(01)
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[3]基于视觉感知的3D-HEVC帧间信息隐藏算法[J]. 王静,郁梅,陈芬,彭宗举,骆挺,蒋刚毅.  光电子·激光. 2018(04)
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[5]3D-HEVC深度图帧内预测快速算法[J]. 王驰,冯桂,蔡春亭,韩雪.  中国图象图形学报. 2018 (01)
[6]一种改进的伪3D-DCT域的视频零水印算法[J]. 江烨倩,宋春霖.  计算机工程与科学. 2017(09)
[7]基于单深度帧内模式的3D-HEVC深度视频信息隐藏算法[J]. 王静,郁梅,蒋刚毅,骆挺,高巍.  光电子·激光. 2017(08)

硕士论文
[1]基于快速运动搜索和时空域相关性的HEVC帧间预测算法研究[D]. 安亮.西安电子科技大学 2017



本文编号：3553496