В статье предложен алгоритм встраивания цифровых водяных знаков в видеофайлы устойчивый к импульсным шумам. Предложенный алгоритм основан на трехмерном аналоге метода Коха-Жао. Встраиваемое сообщение представлено в виде трехмерного объекта. Для повышения устойчивости встраиваемый объект представляется в виде цифровой голограммы. Показана устойчивость предложенного метода к импульсному шуму и потере кадров.
где
() =
︂{
√12 , > 0
1, = 0.
кретного косинусного преобразования было осуществлено в работе [8]. Основным препятствием широкого
распространения данного подхода были высокие требования к аппаратной составляющей
вычислительного комплекса. В дальнейшем, с увеличением вычислительной мощности компьютерных систем, в данном
направлении был выполнен ряд работ [9, 10, 11, 12], посвященных влиянию распределения коэффициентов
дискретного косинусного преобразования на качество кодировки видеопотока. Алгоритм встраивания
цифровых водяных знаков в 3D изображения на основе трехмерного дискретного косинусного преобразования
предложен в статье [
Встраивание цифровых водяных знаков в видеопоток, как трехмерный объект рассмотрен в нескольких
статьях. При этом используются различные подходы: статические и динамические компоненты волны
вдоль временной оси [
В данной статье предложен алгоритм встраивания цифровых водяных знаков в видеопоток на основе модификации метода Коха-Жао для трехмерного случая. 1
Постановка задачи и решение Модифицируем двухмерный метод Коха - Жао [22] на трехмерный случай дискретного косинусного преобразования. Встраивание будем осуществлять в канал синего цвета, как наименее различимый визуально. Разобьем исходный видеопоток на блоки по кадров каждый и будем встраивать цифровой водяной знак в каждый блок отдельно. Для этого каждый такой блок разобьем на подблоки × × пикселей. Разбиение на блоки будем выполнять слева-направо, сверху-вниз, обозначив -ый блок как . Далее произведем вычисление спектральных коэффициентов дискретного косинусного преобразования для каждого из подблоков. Введем обозначение для спектрального коэффициента дискретного косинусного преобразования в точке (, , ) – ,,,
,, – значение яркости пикселя в исходном подблоке в точке (, , ): ,, = ︂{ + 2 (2, 2, 2) + 1, (1 − 2) ≤ ︂{ + 1 (1, 1, 1) + 1, (1 − 2) ≥ 1 (1, 1, 1), (1 − 2) > = 1.
= 0, = 1, 2 (2, 2, 2), (1 − 2) < = 0. (1, 1, 1) = 1(1, 1, 1) · (2, 2, 2) = 2(2, 2, 2) · (1, 1, 1), (2, 2, 2). Для получения результирующего видеопотока осуществим обратное дискретное косинусное преобразование по формуле: ,, = ∑︁ − 1 − 1 − 1 ∑︁
∑︁ () () () =0 =0 =0 знака происходит посредством разбиения исходного изображения на аналогичные блоки × × и применения к ним дискретного косинусного преобразования. Выделение символа встроенного цифрового водяного знака происходит по следующему правилу: 1 (1, 1, 1) = |1,1,1 |, 2 (2, 2, 2) = |2,2,2 |, = ︂{ 0, (1 (1, 1, 1) ≥ 2 (2, 2, 2), 1, (1 (1, 1, 1) < 2 (2, 2, 2). (1) кретных косинусных коэффициентов. ное преобразование. Таким образом, получим следующий алгоритм: 1. Разбить исходный видеопоток на блоки из кадров. 2. Разбить каждый блок на подблоки размером × × пикселей. 3. Вычислить матрицу дискретных косинусных коэффициентов для каждого подблока. 4. Выбрать две точки из области среднечастотных компонент, т.е. точки лежащий вдоль второстепенной диагонали (0, 0, ) − −
(, , 0). максимизирующую надежность встраиваемого водяного знака.
5. Определить оптимальную величину порога , минимизирующую влияние на исходный видеопоток и 6. Последовательно встроить каждый бит цифрового водяного знака в соответствующий подблок дис7. Применить к каждому из подблоков коэффициентов дискретного косинусного преобразования обрат8. Собрать из полученных подблоков блоки из кадров. 9. Собрать видеопоток из полученных блоков.
Для того чтобы извлечь цифровой водяной знак из видеопотока требуется выполнить шаги 1-3 из полученного алгоритма. 2
Получение голограммы цифрового водяного знака
Для повышения устойчивости цифрового водяного знака к модификации потока предлагается встраивать
не сам цифровой водяной знак, а его голограмму, т.к. голограмма обладает возможностью восстановить
исходное изображение по любой части голограммы, но с некоторыми потерями [
Получение голограммы начинается с разделения луча света, который имеет постоянную во времени разфиксируется интерференция объектного и опорного лучей света.
Для построения голограммы вычислим результат интерференции двух лучей света – опорного и объектного в каждой точке голограммы. Для вычисления интенсивности объектного света в конкретной точке голограммы считаем сумму интенсивности света от каждой точки водяного знака по следующей формуле: (~, ~) = ∑︁ ∑︁ 3(, ) cos =0 =0 ︂( )︂ , где под точкой водяного знака и точкой голограммы подразумевается геометрическое положение пикселей в изображениях, (~, ~) – положение пикселя в голограмме, (, ) – положение пикселя в исходном изображении, (, ) – интенсивность света исходного водяного знака, – длина волны, – расстояние между точками водяного знака и голограммы, вычисляемая следующим образом:
= √︀(2 − ~)2 + (2 − ~)2 + (2 − ~)2. В связи с двумерностью голограммы (2 − ~)2 = 1.
Таким образом, получим следующий алгоритм: 1. Положим интенсивность опорного луча света в каждой точке голограммы равной половине исходной интенсивности, т.е. 128.
2. Выберем длину волны источника света. 3. Вычислим для каждой точки голограммы интенсивность объектного света.
4. Сложим для каждой точки голограммы полученную интенсивность объектного света с интенсивностью опорного света.
Для восстановления исходного цифрового водяного знака применим тот же самый подход, но положим интенсивность опорного света равной нулю. 3
Компьютерный эксперимент Исследование проводилось с целью протестировать устойчивость цифровых водяных знаков, встроенных с помощью предложенного метода, к преднамеренным искажениям видеопотока посредством импульсного шума, а так же атаки потери кадров. В качестве контейнера был взят видеопоток с форматом .mp4 с разрешением 512 × 512. Выберем = 8, так как различные алгоритмы обработки видеоизображения работают с блоками 8 × 8 × 8, что позволяет сделать алгоритм более устойчивым к различным преобразованиям. Экспериментальным образом была определена оптимальная величина порога = 170, т.е. которая имеет минимальное влияние на исходный видеопоток и максимальную надежность встраиваемого водяного знака. В качестве цифрового водяного знака для построения голограммы было взято монохромное изображение знака ○ c . Для встраивания был выбран канал синего цвета в цветовой модели RGB.
Модель импульсного шума предполагает, что каждый пиксель изображения, имеющий ранее значение , может с некоторой вероятностью () данное значение сохранить, или значение этого пикселя будет заменено случайным образом с некоторой вероятностью (, ) на некоторое значение из отрезка [0,255]. В рамках данного исследования проводились эксперименты с различными значениями вероятности () – в качестве тестовых параметров взяты значения от 0.1 до 0.9 с шагом 0.1.
Было протестировано два способа: встраивание исходного цифрового водяного знака в видеопоток и встраивание голограммы цифрового водяного знака. На рисунке 1 представлены результаты соответствующих экспериментов.
Так же дополнительно были проведен эксперимент для оценки устойчивости предлагаемого метода при атаке потери кадров. В рамках данного эксперимента случайным образом выбирался определенный процент кадров из общего видеопотока и данные изображения заменялись на пустые (белые кадры). Результаты представлены на рисунке 2.
Как можно увидеть из полученных результатов, предложенный алгоритм позволяет получить более стабильное поведение водяного знака при атаке зашумления и потере кадров. Список литературы [1] E.T. Lin, E.J. Delp. Temporal synchronization in video watermarking. IEEE Transactions on Signal
Processing, 52(10):3007–3022, 2004. Рис. 1: Результаты извлечения исходного водяного знака (слева) и голограммы (справа) при искажении оригинального видеопотока посредством импульсного шума до 80% (а - 10%, б - 30%, в - 50%, г - 60%, д 70%, е - 80%) Рис. 2: Результаты извлечения голограммы при атаке потери кадров. (а - 20%, б - 40%,в - 60% потерь от общего числа кадров) [2] D. Delannay, B. Macq. Classification of watermarking schemes robust against loss of synchronization.
Proceedings of SPIE 5306, Security, Steganography and Watermarking of Multimedia Contents VI , 581–591, 2004. [3] C. Chen, J. Ni, J. Huang. Temporal statistic based video watermarking scheme robust against geometric attacks and frame dropping. Digital Watermarking , 81–95, Springer, 2009. [4] S.W. Sun, P.C. Chang. Video watermarking synchronization based on profile statistics. Proceedings of IEEE 37th Annual 2003 International Carnahan Conference on Security Technology , 410–413, 2003. [5] V.A. Mitekin, V.A. Fedoseev. A new robust information hiding method for video. Computer Optics, 38(3):564– 573, 2014. [6] C. N. Sujatha, P. Satyanarayana. High Capacity Video Watermarking based on DWT-DCT-SVD.
International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR) , 4(2):245–249, 2015. [7] A. Essaouabi, F. Regragui, E. Ibnelhaj. A Blind WaveletBased Digital Watermarking for Video. International
Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS , 6(1):029–033, 2009. [8] J. Roese, W. Pratt, G. Robinson. Interframe cosine transform image coding.
Communication, 25(11):1329–1339, 1977.
[9] M. Bauer, K. Sayood. Video coding using 3 dimensional DCT and dynamic code selection. Proceedings of
Data Compression Conference , 451, 1995. [10] M. Servais, G. de Jager. Video compression using the three dimensional discrete cosine transform (3D-DCT).
Proceedings of the South African Symposium on Commun. and Signal Process , 27–32, 1997. [11] R.K.W. Chan, M.C. Lee. 3D-DCT quantization as a compression technique for video sequences. Proc. of
International Conf. on Virtual Sys. and MultiMedia , 188–196, 1997. [12] N. Bozinovic, J. Konrad. Motion analysis in 3D DCT domain and its application to video coding. Signal
Processing: Image Communication , 20:510–528, 2005. [22] E. Koch, J. Zhao. Towards robust and hidden image copyright labeling. IEEE Workshop on Nonlinear
Signal and Image Processing , 452–455, 1995.
Robust Algorithm of Embedding of Digital Water Marks in a Video Stream