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    外文翻译---一种针对H.264编码视频具有可控检测性能的鲁棒性水印机制(译文)

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    外文翻译---一种针对H.264编码视频具有可控检测性能的鲁棒性水印机制(译文)

    1、PDF外文:http:/ 中文 10140 字       毕业设计 (论文 )外文资料翻译   学院 ( 系):                              专     业:                             &

    2、nbsp; 姓     名:                               学     号:                               外 文 出 处 : IEEE TRANACTIONS ON INFORMATION FORE

    3、NSICS AND SECURITY,  VOL. 2, NO.1, MARCH 2007.                                                  附     件:  1.外文资料翻译译文; 2.外文原文。    指导教师评语:   &

    4、nbsp;                    签名:                                                          年     月 &

    5、nbsp;   日  注: 请将该封面与附件装订成册。  (用外文写 ) 附件 1:外文资料翻译译文  一种 针对 H.264编码 视频 具有 可控检测性能 的 鲁棒性 水印 机制  摘要  随着 H.264 格式的数字视频逐渐普及,对该标准版权保护方法和鉴定方法的需求也将出现。本文提出了一种为 H.264 视频添加鲁棒 性水印的算法。在限制视觉失真的同时,采用适合于 4 4 离散余弦变换域的人类视觉模型,提高算法的有效载荷和鲁棒性。利用与密匙相关的算法选择具有视觉水印容量的系数的一个子集,使水印遍布各频率并在区域内传播以避免 误差合

    6、并 ,这样,在不显著改变感知质量的情况下,有效载荷和鲁棒性得到提高。该算法在编码残差中嵌入水印,避免了视频压缩;在解码视频序列中检测水印,可 用于 确定帧内编码模型改变时算法的鲁棒性。然后 ,本 文为视频水印检测建立了基于似然比检验的理论框架,用于获得性能可控的最佳水印检测机制。仿真结果表明,蒙特卡罗实验达到了预期的检测性能。最后,本文证实了该 算法 对若干不同攻击 均 具有鲁棒性。  索引词  压缩域, 误差合并 ,广义高斯分布,人类视觉模型, H.264,似然比检验,视频水印检测,视频水印  一、引言  数字电视的出现、数字化视频光盘( DVDs)的

    7、产生及视频文件的网络传输,无一不显示出数字视频的重要性。虽然 MPRG-2 在视频编码上已取得显著成就,但H.264 以其更高的压缩效率正在逐渐取代 MPRG-2。随着 H.264 数字视频越来越普及,对该标准版权保护方法和鉴定方法的需求也将出现。本文提出的 H.264 水印算法恰好满足了这种需求。  视频信号通常以压缩格式存储和传输,所以先解码视频序列、再嵌入水印 、最后重新编码的做法是不切实际的。相反,在压缩域嵌入水印是一种 复杂度 较低 的视频水印算法。然而,由于两种标准间的差异, MPEG-2 庞大的水印算法不能直接运用于 H.264。 H.264 标准的详细描述见参考文献

    8、1和 2。  部分近期出版的文献探讨了在 H.264 码流序列中嵌入水印的方法。参考文献 3中,作者提出一种混合水印机制,即在离 散余弦变换( DCT)中嵌入鲁棒性水印,在运动矢量中嵌入脆弱性水印。参考文献 4给出一种复杂度 较低 的机制,即在每个I 帧宏块中选中一个已量化的交流系数,给这个系数嵌入一位水印码。参考文献 5中,作者描述了一种在 H.264 I-帧中嵌入水印的盲水印算法,但它也要求解压视频以嵌入水印。 3和 4所述算法均是在视频压缩格式下嵌入水印,这些算法的鲁棒性不足以抵挡一般的水印攻击。因为水印是嵌入在 I-帧残差并且从 I-帧残差中提取的,所以一些简单的处理就可以改

    9、变宏块内的预测模式,使得残差无法恢复 , 比如,先滤波,再用 H.264 编码器重新编码。  本文旨在描述一种针对 H.264 标准的鲁棒性水印算 法。该算法在残差中嵌入水印,避免解压视频的同时降低了算法复杂度; 在解码视频序列中提取水印,从而可以确定帧内编码模型改变时算法的鲁棒性。 H.264 具有高压缩率,空余给待嵌入微信号的空间极小,所以在限制视觉失真的同时,采用人类视觉模型来提高有效载荷和鲁棒性。沃森等人 7为感知失真的 8 8 离散余弦变换域推导出一种模型 6,7, 文献 8和 9中运用该感知模型设计 出 静止图像和 MPEG-2 视频的水印算法 , 但 H.264使用的是 4 4 域变 换,不是 8 8 域变换 , 4 4 域变换 10是对 DCT 的整数正交逼近 , 这种变换由精确的整数运算定义,避免了反变换不匹配的问题。本文将人类视觉模型扩展到 4 4 离散余弦变换域 , 当所有可用于水印嵌 入、具有视觉容量的系数都被使用时,视频的视觉质量将会下降。本文 使用与密匙相关的算法在具有视觉水印容量的系数中选择一个子集,并将水印嵌入这一子集,从而使算法在对抗恶意


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