基于压缩感知理论的稳健性视频水印技术研究

Due to limitation from compression rate and real-time requirement as well as random detection, key problems of the video watermarking are the confliction .between data-hided capacity and robustness in rate control. At present, compressed sensing theory applied to information hiding has witnessed a growing interest, due to the aparsity of the embedding data and accuracy of the retrieval information. But the study was only used for image watermarking algorithms . This research project utilizes compressed sensing theory to robust video watermarking for solving some problems between real-time data embeding and blind random detection. It consists of four sections. Section I deals with image feature information and orthogonal basis of the novel data sparse representation, exploits image features section and extraction methods, establishes optimum redundant dictionaries and sensing matrix as well as novel video watermarking data models are established to information hiding. Section II, based on video various features at compressed domain, demonstrates the data embedded methods of multicarrier modulation technology by combining video content. Therefore, the technology would implement some robust video watermarking algorithms against various type of attacks. Section III, at spatial domain,investigates blind random detection methods for the video watermarking of compressed sensing. Secion IV builds a performance appraisement model of the video watermarking of compressed sensing with computational complexity and robustness as well as watermarking capability. The research findings will improve the qualities of information hiding, and achieve the research purpose of robust video watermarking.

视频水印受压缩率、实时性和盲随机检测的限制，未解决的关键问题是在码率条件下隐藏数据的容量与稳健性的约束矛盾。图像水印算法最新引入的压缩感知理论，以嵌入数据的稀疏性和高质量信息的恢复性，受到信息隐藏领域的广泛关注。本申请将压缩感知应用于视频水印研究中，解决视频水印的数据量与实时性嵌入、盲随机检测问题,包括：（1）考虑视频图像的特征信息和稀疏表示的正交/非正交基，研究图像新的稀疏表示及其特征选择和提取方法，构造优化的冗余字典和测量矩阵,建立视频水印数据的生成模型。（2）在压缩域,根据压缩感知获得视频的不同特征，研究基于视频内容的多载波数据调制技术，设计各种攻击条件下的稳健性视频水印算法。（3）在空间域，研究压缩感知视频水印盲随机检测技术。（4）研究压缩感知视频水印实现的复杂性、稳健性和水印容量的关系，建立视频水印性能评价模型。项目成果将改善信息隐藏的质量,达到视频水印稳健性的研究目的。

视频水印受压缩率、实时性和盲随机检测的限制，未解决的关键问题是在码率条件下,隐藏数据的容量与稳健性的约束矛盾。视频内容具有空间-时间相关性、运动特征信息以及分类信息等多种特征，因此，在一定码率约束下，研究视频水印技术，有必要结合视频内容的不同特性，通过多载波调制进行实现。其技术的实现关键是视频内容的多目标特征提取与选择。基于压缩感知理论的稀疏表示与非相关性测量矩阵为更有效地提取视频特征提供了一种新的途径。本项目重点研究压缩感知对视频图像信号的稀疏表示、视频序列的多特征测量与提取、盲随机检测与水印信号的重构算法，目标是在一定码率下提高视频信息隐藏的容量，探索基于压缩感知理论实现稳健性视频水印的新途径和新方法。研究工作取得的主要进展和研究成果如下：. (1)分别在压缩感知（CS）&分布式压缩感知（DCS）域，通过分块Hadamard矩阵研究并实现了基于数字水印的视频信息隐藏技术及其在云计算环境下的安全性应用。. (2) 在压缩-空间域，提出了CS视频特征分析与视频水印的生成模型，并实现了Dirac基+DCT基的160-256维冗余字典D的构造方法。. (3) 基于CS指纹图像的水印化处理方案，提出了CS-SCS(Compressed Sensing -Scalar Costa Scheme)稳健型的最新信息隐藏通信技术。在DSP TMS320C6000平台验证下，实现结果证明提出的技术具有更好的鲁棒性和透明性。. (4)基于指纹图像的数字水印技术及其在信息隐藏中的应用研究，在确定信息嵌入量、数据码长、传输码率等之间关系的基础上，结合信源和信道的统计状态，实现了一种适合不同水印信噪比环境下的数字指纹多级数据调制及其通信系统。