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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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