采用深度帧内跳过模式的3D-HEVC视频水印算法

发布时间：2021-11-18 11:20

　　考虑到目前针对3维高效视频编码标准的视频水印算法缺乏的问题,提出一种基于深度帧内跳过模式的视频水印算法.首先,分析深度帧内跳过模式的编码过程,并将该模式的4种预测类型分为垂直、水平两大类;其次,进一步分析帧内误差传播问题,对深度帧内跳过模式的预测类型与水印值不匹配的嵌入单元进行选择,以消除传播误差.最后,根据水印嵌入前、后的率失真代价变化来决定是否修改其预测类型.结果表明:在不同的量化参数下,平均每帧嵌入容量分别为649.567,340.155,173.286和58.130 bit,平均比特率变化分别为0.043%,0.046%,0.460%和0.018%.算法对比结果还表明:文中所提算法具有更大的嵌入容量,对比特率的影响更小,在对比特率影响小的同时具有一定的抗重编码攻击性能. 

【文章来源】：华侨大学学报(自然科学版). 2020,41(03)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

4种DIS模式预测类型

Balloons第一帧图像的DIS模式分布,如图2所示.图2中:黄色区域表示DIS模式作为该区域CU的最优编码模式.从图2可知:利用DIS模式嵌入水印可获得大量可选择的嵌入单元.在文中算法中,为实现水印的嵌入,将DIS模式的预测类型分为两类,并建立水印值与类之间的映射关系.在划分类别时还需注意的是,不同的类别划分会对水印的嵌入、提取过程造成不同程度的影响.例如,将DIS模式的预测类型0,2分为一类,对应水印值0,预测类型1,3分为另一类,对应水印值1.当水印值与类之间的映射不成立时,修改DIS模式的预测类型,例如,将预测类型0修改为预测类型3.这样分类的好处在于,预测类型0,3同属于垂直模式,在修改DIS模式的预测类型时对嵌入单元的影响小;但预测类型0,3对应不同水印值,在视频遭受重编码攻击时,预测类型0,3间可能相互转换或转换为垂直方向预测模式(模式19～34)中的任意一种,两种情况都不利于水印的提取.

测试序列Balloons及PoznanStreet在QP值等于25时,合成视点第一帧图像的主观性能对比图,如图3所示.从图3可知:合成视点的视频质量在主观感知上变化不大.由此可知,尽管文中所提算法对合成视点有所影响,但仍处在可接受范围之内.图3 水印嵌入前、后合成视点的主观性能对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]基于帧内预测模式多划分的HEVC鲁棒视频水印算法[J]. 蔡春亭,冯桂,王驰,韩雪.  计算机应用. 2017(06)
[3]基于纹理方向的高效视频编码鲁棒视频水印[J]. 张明辉,冯桂.  计算机应用. 2015(09)



本文编号：3502806