專利名稱：用于數(shù)字視頻信號的水印方法、設(shè)備及檢測方法、設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字視頻處理領(lǐng)域，尤其涉及往數(shù)字視頻信號里加水印的方法和設(shè)備，以及檢測數(shù)字視頻信號里是否嵌入了水印的方法和設(shè)備。
背景技術(shù)：
視頻水印是數(shù)字視頻版權(quán)保護的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字視頻水印最具有挑戰(zhàn)性的問題就是如何使得水印能在經(jīng)受多種視頻應(yīng)用中常規(guī)視頻處理后，能保存下來，并能夠被正確檢測到，這就是水印的魯棒性問題。對于視頻而言，常規(guī)信號處理包括時間同步失真(如幀插入、幀刪除、幀頻轉(zhuǎn)換等)、空間同步失真(如裁剪、放縮、平移、旋轉(zhuǎn)、透視、非線性變換、球形變換、局部幾何變換等各種幾何變換)、光度失真(如有損壓縮、噪聲、濾波、對比度/亮度調(diào)整等)等。
為了解決水印的魯棒性問題，研究人員提出了不少思想和方法。一般提高水印魯棒性常用的方法有擴頻水印，冗余嵌入、在感知上的重要系數(shù)中嵌入、在已知魯棒性的系數(shù)中嵌入等。而對抗時間和空間同步失真的一般思想則是窮舉搜索、同步模板、自相關(guān)、不變水印等。這些思想方法有力推動了水印魯棒性的研究。但是這些方法并沒有徹底解決水印抵抗某一類或者幾類失真的魯棒性問題?；谶@些方法，研究人員針對時間同步失真、空間同步失真、光度失真這三大類失真分別進行研究，提出了一些能抵抗其中的某一類或者幾類失真的水印方法。
沿時間軸嵌入水印被認為是近來提出的抵抗空間同步失真的比較有效的視頻水印方法。Haitsma等提出了通過調(diào)制每一幀的平均亮度、按幀嵌入水印信息的水印方法。該方法可以較好地抵抗多種類型的空間同步失真，但是對于隨機插幀、丟幀、幀頻變換等導(dǎo)致的時間同步失真的抵抗力較弱。Sang等提出了調(diào)節(jié)每一幀的方差的水印方法來抵抗幾何失真。但是由于要計算每一幀的離散傅立葉變換(DFT)，所以該方法的計算復(fù)雜度較高，同時抗時間同步失真的能力仍然較弱。
Niu等提出的沿時間軸嵌入水印的方法，可以抵抗一定頻率的丟幀導(dǎo)致的時間同步失真，可以抵抗多種幾何變換引起的空間同步失真，對于有損壓縮導(dǎo)致的光度失真，也有較好的抵抗力。但是該方法不能抵抗幀頻變換引起的時間同步失真。Chen等提出的方法能較好地抵抗空間同步失真和輕度的隨機幀插入和幀刪除導(dǎo)致的時間同步失真，但是對于幀頻變換引起的時間同步失真抵抗力較弱。
此外，沿時間軸嵌入對于抵抗時間同步失真也是一個不錯的選擇。Lin等用有限狀態(tài)機作為視頻幀水印密鑰生成器，可抵抗隨機的幀刪除、幀插入、幀交換等導(dǎo)致的時間同步失真，但該方案對于空間同步失真的抵抗力較弱。
以上這些沿時間軸嵌入的方法，都是基于視頻幀的，都不能抵抗幀頻變換導(dǎo)致的時間同步失真。而那些基于場景或者鏡頭的方法可以抵抗更多的失真。Jung等提出的基于場景的視頻水印方法，可以較好地抵抗多種類型的時間同步失真和簡單幾何變換導(dǎo)致的空間同步失真，但是計算量大，視頻質(zhì)量下降明顯。Sun等提出的基于獨立分量分析(ICA)和鏡頭分割相結(jié)合的水印方法，可以抵抗多種類型的時間同步失真和常見的光度失真，如壓縮等，對于空間同步失真的抵抗力則取決于方法所采用的圖像水印方法。
此外，部分學(xué)者提出了基于三維離散余弦變換(3D DCT)、三維離散小波變換(3D DWT)的方法。這些方法在不同程度上能抵抗部分類型的處理引起的失真，但都存在復(fù)雜性高等問題。
最近Harmanci等提出的視頻水印方法，可以抵御一定程度的幾何變換引起的空間同步失真，以及隨機的幀插值、場景的編輯、剪切、交換等引起的時間同步失真。但是該方法了利用視頻每一幀圖像的散列(HASH)信息作為檢測輔助信息，不是盲檢測水印方法。
盡管研究人員提出了包括以上水印方法在內(nèi)的多種水印方法，可以在一定程度上抵御一類或者幾類失真，但是這些水印方法都不能有效地同時抵抗時間同步失真、空間同步失真和光度失真及其組合失真。這使得水印的實際應(yīng)用受到了很大限制。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種新的為數(shù)字視頻信號加水印和檢測數(shù)字視頻信號是否嵌入了水印的魯棒水印方法，用以解決有效抵抗多種類型的時間同步失真、空間同步失真、光度失真及其組合失真的問題。
一種用于數(shù)字視頻信號的魯棒水印方法，包括將數(shù)字視頻信號分割成鏡頭序列，并從鏡頭序列中選擇相鄰的鏡頭組成視頻片段；向該視頻片段里嵌入調(diào)制的雙極性二值水印向量Wr，Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)。
一種使用上述方法的水印檢測方法，包括將待檢測的數(shù)字視頻信號分割成一個鏡頭序列；從鏡頭序列中選擇若干個相鄰的鏡頭組成視頻片段，并檢測該視頻片段是否嵌入了水印。
一種用于將水印信息嵌入到數(shù)字視頻信號中的設(shè)備，包括用于將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值向量的水印調(diào)制單元，所述雙極性二進制向量Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)；用于將視頻切分為鏡頭序列的視頻鏡頭分割單元；用于從鏡頭序列中選取連續(xù)鏡頭，組成合適的視頻片段的視頻片段選取單元；用于將往視頻片段里嵌入水印的水印嵌入單元。
一種用于檢測數(shù)字視頻信號是否含有水印的設(shè)備，包括用于將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值向量的水印調(diào)制單元，所述雙極性二進制向量Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)；用于將視頻分割為鏡頭序列的視頻鏡頭分割單元；用于從鏡頭序列中選取連續(xù)鏡頭，組成合適的視頻片段的視頻片段選取單元；用于判斷視頻片段是否含有水印的視頻片段判定單元。
本發(fā)明所公開的視頻水印方法可以有效抵抗多種類型的時間同步失真、空間同步失真、光度失真及其組合失真，和目前已有的方法相比，在可以抵抗的失真的種類和失真的程度上都有了大幅提升。


圖1為本發(fā)明實施例將水印嵌入到視頻信號中的設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為圖1中用于視頻片段的水印嵌入單元的結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為圖2中1位水印嵌入單元的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明實施例在視頻信號中檢測水印的設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為圖4中用于判定視頻片段是否含有水印的視頻片段判定單元的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為圖5中特征向量分量提取單元的結(jié)構(gòu)示意圖；圖7為本發(fā)明用于數(shù)字視頻信號的水印嵌入方法的流程示意圖；圖8為本發(fā)明用于數(shù)字視頻信號的水印檢測方法的流程示意圖。
具體實施例方式
下面結(jié)合說明書附圖來說明本發(fā)明的具體實施方式
。
通過對視頻鏡頭分割的研究可知由于鏡頭邊界是視頻的重要特征，在不對內(nèi)容構(gòu)成明顯影響的情況下，即使出現(xiàn)丟幀、幀頻變化等時間同步失真，鏡頭的邊界仍然可以檢測出來。本發(fā)明根據(jù)這個特點利用鏡頭分割來獲得水印嵌入和檢測所需的同步信息。
如圖1所示，將水印嵌入到視頻信號中的設(shè)備，包括了用于將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值向量Wr的水印調(diào)制單元100，其中Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)；用于將視頻分割為鏡頭序列的視頻鏡頭分割單元110；用于從鏡頭序列中選取連續(xù)鏡頭，組成合適的視頻片段的視頻片段選取單元120；用于往視頻片段里嵌入水印的水印嵌入單元130；用于存儲處理后的視頻數(shù)據(jù)的存儲單元140。
其中，用于往視頻片段里嵌入水印的水印嵌入單元130，如圖2所示，進一步包括了用于將視頻片段分割成多個視頻單元的第一視頻片段分割單元131；用于往1個視頻單元里嵌入水印向量Wr的一個分量的1位水印嵌入單元132。
其中1位水印嵌入單元132，如圖3所示，包括了用于將1個視頻單元分成多個視頻子單元的第一視頻子單元分割單元1321；用于調(diào)節(jié)視頻子單元中頻能量以嵌入水印向量Wr的一個分量的子單元中頻能量調(diào)整單元1322。
依據(jù)上述設(shè)備，從數(shù)字視頻信號源中產(chǎn)生的數(shù)字視頻信號，經(jīng)過視頻鏡頭分割單元110處理得到鏡頭序列。從該序列中，由視頻片段選取單元120選擇出部分連續(xù)的鏡頭組成長度合適的視頻片段。而后該視頻片段經(jīng)過視頻片段分割單元131分割成N個視頻單元，每個視頻單元經(jīng)過視頻子單元分割單元1321分割為R個視頻子單元。由子單元中頻能量調(diào)整單元1322對每個視頻子單元的中頻能量進行調(diào)整，以嵌入根據(jù)水印調(diào)制單元100得到的水印向量Wr。
如圖4所示，是與上述將水印嵌入到視頻信號中的設(shè)備相對應(yīng)的檢測數(shù)字視頻信號是否含有水印的設(shè)備，包括用于將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值向量Wr的水印調(diào)制單元100，其中Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)；用于將視頻分割為鏡頭序列的視頻鏡頭分割單元110；用于從鏡頭序列中選取連續(xù)鏡頭，組成合適的視頻片段的視頻片段選取單元120；用于判斷視頻片段是否含有水印的視頻片段判定單元160。
其中視頻片段判定單元160，如圖5所示，進一步包括用于將視頻片段分成多個視頻單元的第二視頻片段分割單元161；用于從1個視頻單元里提取特征向量的一個分量的特征向量分量提取單元162；用于計算特征向量和水印向量的相關(guān)性，并根據(jù)相關(guān)性大小判斷是否含有水印的判定單元163。
其中特征向量分量提取單元162，如圖6所示，進一步包括用于將1個視頻單元分成多個視頻子單元的第二視頻子單元分割單元1621；用于計算子單元的中頻能量的子單元中頻能量計算單元1622；用于計算特征向量的一個分量的特征分量計算單元1623。
依據(jù)上述設(shè)備，從待檢測數(shù)字視頻信號源中產(chǎn)生的數(shù)字視頻信號，經(jīng)過鏡頭分割單元110處理得到鏡頭序列。從該序列中，由視頻片段選取單元120選擇出部分連續(xù)的鏡頭組成長度合適的視頻片段，然后由第二視頻片段分割單元161將視頻片段分割為N個視頻單元，對每一個視頻單元，由第二視頻子單元分割單元1621分割為R個子單元，再由子單元中頻能量計算單元1622計算每一個子單元的中頻能量，由特征分量計算單元1623根據(jù)每一個子單元的中頻能量計算出特征向量的每一個分量，然后由判定單元163判斷該視頻片段是否含有水印。
上述方案中，第一視頻片段分割單元131和第二視頻片段分割單元161可以做相同的設(shè)置；第一視頻子單元分割單元1321和第二視頻子單元分割單元1621也可以做相同的設(shè)置。
下面結(jié)合上述設(shè)備來說明本發(fā)明用于數(shù)字視頻信號的水印方法。如圖7所示，是該水印嵌入方法的流程示意圖，從圖中可見，主要包括以下步驟步驟701、將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值水印向量；該步驟將待嵌入的水印信息經(jīng)過水印調(diào)制單元100調(diào)制為雙極性二值水印向量Wr＝(w(0)，...，w(n)…，w(N-1))，其中w(n)∈{-1，1}，n＝0～N-1；N為大于1的正整數(shù)。
步驟702、根據(jù)鏡頭分割方法把數(shù)字視頻信號分割成一個鏡頭序列；該步驟將待嵌入水印的數(shù)字視頻信號經(jīng)過視頻鏡頭分割單元110分割為一系列鏡頭，得到數(shù)字視頻信號的鏡頭分割點。
該步驟中，鏡頭切分時，可以只檢測鏡頭切變。可以采用Yee和Liu提出的基于DC圖象的象素對比較法進行鏡頭檢測和切分。
步驟703、從上述鏡頭序列中選擇若干個相鄰的鏡頭組成具有合適長度的視頻片段；該步驟將由步驟702得到的鏡頭序列經(jīng)過視頻片段選取單元120選擇出部分連續(xù)的鏡頭組成長度合適的視頻片段，可以按如下方法進行步驟(11)從鏡頭分割點中選定一個分割點作為視頻片段起點；步驟(12)把視頻片段起點的下一個鏡頭分割點作為視頻片段終點；步驟(13)計算當前視頻片段長度；步驟(14)如果視頻片段長度小于Lmin，則把當前視頻片段終點的下一個鏡頭分割點作為視頻片段新的終點，轉(zhuǎn)步驟(13)，否則，進入步驟(15)；步驟(15)以當前視頻片段作為長度合適的視頻片段。
步驟704、往視頻片段里嵌入水印Wr；
該步驟將由水印嵌入單元130往由步驟703得到的視頻片段里嵌入水印。
具體嵌入方法如下首先把由步驟703得到的視頻片段經(jīng)過第一視頻片段分割單元131分割成N個視頻單元，每個視頻單元經(jīng)過第一視頻子單元分割單元1321分割為R個視頻子單元。由子單元中頻能量調(diào)整單元1322對每個視頻子單元的中頻能量進行調(diào)整，以嵌入根據(jù)水印調(diào)制單元100得到的水印向量Wr。
上述方案中，每個視頻子單元的中頻能量是該視頻子單元內(nèi)所有幀的亮度分量的中頻能量的均值，進行調(diào)整時可以采用如下方法設(shè)R＝3；設(shè)M為視頻一幀內(nèi)8×8塊的個數(shù)，B(p，m)為第p幀的第m個塊，DCT(p，m，i)為第p幀的第m個8×8塊的DCT變換系數(shù)按照zigzag順序的第i個系數(shù)，其中i＝S，...，T，0＜S＜T＜32。設(shè)Em(p)為視頻第p幀的中頻能量，計算方法如下Em(p)=Σm=0M-1Σi=ST|DCT(p,m,i)|]]>設(shè)g(n，k)為第n個視頻單元的第k個視頻子單元的中頻能量，即第n個視頻單元的第k個視頻子單元的各幀的Em的均值g(n,k)=1Qn,kΣpEm(p)]]>其中，Qn，k為第n個視頻單元的第k個視頻子單元所含幀的個數(shù)，n＝0～N-1，k＝0～R-1。令ϵ(n)=g(3n,1)-g(3n,0)+g(3n,2)2]]>嵌入水印時，要調(diào)整第n個視頻單元的各個子單元的各幀的DCT中頻系數(shù)，使得ε(n)遠離零點。并且，當w(n)＝1時，要使得第n個視頻單元的第1個視頻子單元中各幀的DCT中頻系數(shù)的絕對值增大，使得第n個視頻單元的第0、2個視頻子單元中各幀的DCT中頻系數(shù)的絕對值減小，使ε(n)向大于0的方向改變；當w(n)＝-1時，做法相反，使得ε(n)向小于0的方向改變。
調(diào)整第n個視頻單元的第1個視頻子單元中各幀的DCT中頻系數(shù)的方法如下設(shè)系數(shù)DCT(p，m，i)調(diào)整后的新值為DCT(p，m，i)′，其計算方法如下DCT(p，m，i)′＝DCT(p，m，i)+Δ(p，m，i)其中Δ(p，m，i)為改變量，計算方法如下Δ(p，m，i)＝λ(i)·w(n)·φ(p，m，i)φ(p,m,i)=0,|DCT(p,m,i)|<=TA1,TA<DCT(p,m,i)<T(p,m)-1,-T(p,m)<DCT(p,m,i)<-TADCT(p,m,i)T(p,m)T(p,m)≤|DCT(p,m,i)|]]>λ(i)＝max(1，DCT_Freq_Sensitivity(i)×ScaleD)其中DCT_Freq_Sensitivity(i)為DCT頻率敏感度表按ZigZag順序的第i個敏感度值，ScaleD為一調(diào)節(jié)系數(shù)，max(·)為取最大值的函數(shù)。TA為一正常數(shù)，T(p，m)為兩個常數(shù)Tm和TM的線性組合，且TA≤Tm≤T(p，m)≤TM。T(p，m)計算方法如下T(p，m)＝α(p，m)·Tm+(1-α(p，m))·TM其中為組合系數(shù)，它由幀p相對于p-1的變化量、塊B(p，m)相對于B(p-1，m)的變化量、塊B(p，m)的中頻能量來確定。
為了保持水印的不可感知性，保持水印嵌入后視頻的質(zhì)量，我們用區(qū)間[-C(p，i)，C(p，i)]來對Δ(p，m，i)進行限制性截取。其中C(p，i)可以按如下方法計算 其中D(p)為第p幀相對于第p-1幀的變化量。
調(diào)整第n個視頻單元的第0、2個視頻子單元中各幀的DCT中頻系數(shù)時，用-w(n)替換上述步驟中的w(n)，按上述步驟即可實現(xiàn)。
與上述水印嵌入方法相對應(yīng)，如圖8所示，是該水印檢測方法的流程示意圖，從圖中可見，主要包括以下步驟步驟801、將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值水印向量；該步驟將待嵌入的水印信息經(jīng)過水印調(diào)制單元100調(diào)制為雙極性二值水印向量Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，其中w(n)∈{-1，1}，n＝0～N-1；N為大于1的正整數(shù)。
步驟802、根據(jù)鏡頭分割方法把數(shù)字視頻信號分割成一個鏡頭序列；該步驟將待嵌入水印的數(shù)字視頻信號經(jīng)過視頻鏡頭分割單元110分割為一系列鏡頭，得到數(shù)字視頻信號的鏡頭分割點。
鏡頭切分時，可以只檢測鏡頭切變?？梢圆捎肶ee和Liu提出的基于DC圖象的象素對比較法進行鏡頭檢測和切分。
步驟803、從鏡頭序列中選擇若干個相鄰的鏡頭組成具有合適長度的視頻片段，并檢測該視頻片段是否嵌入了水印Wr。
該步驟將由步驟802得到的鏡頭序列經(jīng)過視頻片段選取單元120選擇出部分連續(xù)的鏡頭組成長度合適的視頻片段，并由視頻片段判定單元160檢測該片段是否嵌入了水印?？梢园慈缦虏襟E進行步驟(21)、從鏡頭分割點中選定一個分割點作為視頻片段起點和終點；步驟(22)、如果當前視頻片段的終點之后還有鏡頭未得到檢測，則把視頻片段終點的下一個鏡頭分割點作為視頻片段終點；否則，檢測結(jié)束。
步驟(23)、計算當前視頻片段長度。如果視頻片段長度小于Dmin，轉(zhuǎn)步驟2，其中Dmin為正數(shù)，且小于等于Lmin；否則進入步驟(22)；步驟(24)、檢測所述視頻片段是否有水印Wr；步驟(25)、如果有水印，則取當前視頻片段的終點作為新視頻片段的起點和終點，轉(zhuǎn)步驟(22)；否則進入步驟(26)；步驟(26)、如果當前視頻片段長度小于Dmax，轉(zhuǎn)步驟(22)，其中Dmax大于等于Lmin；否則進入步驟(27)；
步驟(27)、把視頻片段起點的下一個鏡頭分割點作為新的視頻片段起點和終點。轉(zhuǎn)步驟(22)。
其中，步驟(24)由視頻片段判定單元160完成，具體方法如下首先把由步驟(23)得到的視頻片段由第二視頻片段分割單元161將視頻片段分割為N個視頻單元，對每個視頻單元，由第二視頻子單元分割單元1621分割為R個子單元，再由子單元中頻能量計算單元1622計算每一個子單元的中頻能量，由特征分量計算單元1623根據(jù)每一個子單元的中頻能量計算出特征向量的每一個分量，然后由判定單元163判斷該視頻片段是否含有水印。
特征分量計算單元1623計算特征向量的每一個分量的方法如下特征向量V＝(v(0)，v(1)，...v(n)，...，v(N-1))的分量v(n)的計算方法如下v(n)=1,ϵ(n)>ϵ0-1,ϵ(n)<-ϵ00,-ϵ0≤ϵ(n)≤ϵ0]]>其中，ε0為一正常數(shù)。
判定單元163判定視頻片段是否含有水印的方法如下首先計算特征向量V與水印向量Wr的歸一化相關(guān)性τ。
τ=V·Wr|V||Wr|]]>設(shè)τnc為檢測閾值。如果τ≥τnc，則表明被檢測的該段視頻有水?。环駝t，被檢測的該段視頻沒有水印。
試驗表明，本發(fā)明所公開的視頻水印方法對于多種常見的時間同步失真、對于多種幾何變換及組合導(dǎo)致的空間同步失真、4種主要類型的光度失真，對畫面變化不是十分劇烈的視頻的檢測準確率都達到了100％。對于畫面變化劇烈的視頻，如戰(zhàn)爭片等，檢測準確率也幾乎都達到了100％。這說明該方法可以有效抵抗多種類型的時間同步失真、空間同步失真和光度失真，這是其他方法難以實現(xiàn)的。
當兩類或者兩類以上的失真組合發(fā)生時，本發(fā)明所公開的視頻水印方法對于一般的視頻信號仍然能達到100％的檢測準確率，對于變化劇烈的視頻信號，檢測準確率也達到了60％以上。這是其他方法難以做到的。
本發(fā)明和目前已有的方法相比，在可以抵抗的失真的種類和失真的程度上都有了大幅提升。
顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種用于數(shù)字視頻信號的水印方法，包括將數(shù)字視頻信號分割成鏡頭序列，并從鏡頭序列中選擇相鄰的鏡頭組成視頻片段；向該視頻片段里嵌入調(diào)制的雙極性二值水印向量Wr，Wr＝(w(0)，...，w(n)...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從鏡頭序列中選擇相鄰的鏡頭組成視頻片段步驟進一步包括從鏡頭分割點中選定一個分割點作為視頻片段起點；把視頻片段起點的下一個鏡頭分割點作為視頻片段終點；計算當前視頻片段長度；如果視頻片段長度小于Lmin，把當前視頻片段終點的下一個鏡頭分割點作為視頻片段新的終點，其中Lmin為正數(shù)，重復(fù)上一個步驟；否則以當前視頻片段為組成的視頻片段。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，向視頻片段里嵌入水印Wr步驟進一步包括把該視頻片段分成N個視頻單元；向第n個視頻單元中嵌入Wr的第n個分量w(n)，n＝0～N-1。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將所述視頻片段分成N個視頻單元時，可以沿時間軸，按時長等分原則進行分割。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述沿時間軸，按時長等分原則進行分割時，包括以下步驟按絕對時間計算該視頻片段的時長；根據(jù)該時長，將該視頻片段沿時間軸等分為N個視頻單元；根據(jù)每一視頻單元在時間軸上起始和結(jié)束時刻，以及每一視頻幀的起始和結(jié)束時刻，將每一視頻幀都歸到某個視頻單元里，使得每個視頻單元里所含的視頻幀數(shù)為整數(shù)個，最長的視頻單元和最短的視頻單元所含視頻幀數(shù)相差不超過1幀。
6.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，向第n個單元中嵌入Wr的第n個分量w(n)時，采用以下步驟把該視頻單元分成R個視頻子單元，R為大于1的正整數(shù)；調(diào)節(jié)每個子視頻單元的中頻能量，根據(jù)各個視頻子單元的中頻能量關(guān)系嵌入w(n)。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述視頻子單元的亮度分量的中頻能量是該視頻子單元內(nèi)所有幀的亮度分量的中頻能量的均值。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將數(shù)字視頻信號分割成鏡頭序列時，根據(jù)鏡頭分割方法把視頻節(jié)目分割成一個鏡頭序列，并只檢測鏡頭的切變。
9.使用權(quán)利要求1所述方法的水印檢測方法，包括將待檢測的數(shù)字視頻信號分割成一個鏡頭序列；從鏡頭序列中選擇若干個相鄰的鏡頭組成視頻片段，并檢測該視頻片段是否嵌入了水印。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述從鏡頭序列中選擇若干個相鄰的鏡頭組成視頻片段，并檢測該視頻片段是否嵌入了水印步驟進一步包括步驟1、從鏡頭分割點中選定一個分割點作為視頻片段起點和終點；步驟2、如果當前視頻片段的終點之后還有鏡頭未得到檢測，則把視頻片段終點的下一個鏡頭分割點作為視頻片段終點；否則，檢測結(jié)束；步驟3、計算當前視頻片段長度。如果視頻片段長度小于Dmin，轉(zhuǎn)步驟2，其中Dmin為正數(shù)，且小于等于Lmin；否則進入步驟4；步驟4、檢測所述視頻片段是否有水印Wr；步驟5、如果有水印，則取當前視頻片段的終點作為新視頻片段的起點和終點，轉(zhuǎn)步驟2；否則進入步驟6；步驟6、如果當前視頻片段長度小于Dmax，轉(zhuǎn)步驟2，其中Dmax大于等于Lmin；否則進入步驟7；步驟7、把視頻片段起點的下一個鏡頭分割點作為新的視頻片段起點和終點，轉(zhuǎn)步驟2。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，步驟4中檢測該視頻片段里是否嵌入了水印Wr包括將所述視頻片段分成N個視頻單元；從第n個單元中提取特征向量V＝(v(0)，v(1)，...v(n)，...，v(N-1))的第n個分量，n＝0～N-1；計算特征向量和水印向量的相關(guān)性，并根據(jù)相關(guān)性大小和檢測閾值來判定視頻內(nèi)容是否含有視頻水印。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述從第n個單元中提取特征向量V的第n個分量v(n)時，包括將所述視頻單元分成R個子單元；計算每個子單元的中頻能量，利用各個子單元的中頻能量的關(guān)系提取v(n)。
13.一種用于將水印信息嵌入到數(shù)字視頻信號中的設(shè)備，其特征在于，包括用于將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值向量的水印調(diào)制單元，所述雙極性二進制向量Wr＝(w(0)，...，w(n)，...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)；用于將視頻切分為鏡頭序列的視頻鏡頭分割單元；用于從鏡頭序列中選取連續(xù)鏡頭，組成合適的視頻片段的視頻片段選取單元；用于將往視頻片段里嵌入水印的水印嵌入單元。
14.如權(quán)利要求13所述的設(shè)備，其特征在于，所述水印嵌入單元進一步包括用于將視頻片段分成多個視頻單元的視頻片段分割單元；用于向1個視頻單元里嵌入水印向量Wr的一個分量的1位水印嵌入單元。
15.如權(quán)利要求14所述的設(shè)備，其特征在于，所述1位水印嵌入單元進一步包括用于將1個視頻單元分成多個視頻子單元的視頻子單元分割單元；用于調(diào)節(jié)子單元的中頻能量以嵌入水印向量Wr的一個分量的子單元中頻能量調(diào)整單元。
16.一種用于檢測數(shù)字視頻信號是否含有水印的設(shè)備，其特征在于，包括用于將水印信息編碼調(diào)制為雙極性二值向量的水印調(diào)制單元，所述雙極性二進制向量Wr＝(w(0)，...，w(n)，...，w(N-1))，N為大于1的正整數(shù)；用于將視頻分割為鏡頭序列的視頻鏡頭分割單元；用于從鏡頭序列中選取連續(xù)鏡頭，組成合適的視頻片段的視頻片段選取單元；用于判斷視頻片段是否含有水印的視頻片段判定單元。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種為數(shù)字視頻信號添加魯棒水印的方法和設(shè)備，以及一種檢測數(shù)字視頻信號中是否嵌入了水印的方法和設(shè)備。該方法包括將數(shù)字視頻信號分割成鏡頭序列，并從鏡頭序列中選擇相鄰的鏡頭組成視頻片段；向該視頻片段里嵌入調(diào)制的雙極性二值水印向量W
文檔編號H04N1/32GK1946179SQ20061011394
公開日2007年4月11日 申請日期2006年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2006年10月20日
發(fā)明者楊列森, 郭宗明 申請人:北京大學(xué), 北京北大方正電子有限公司, 北大方正集團有限公司