| 作者：成都理工大學(xué)信息工程學(xué)院 李汶隆 楊浩欽 李錄明 摘 要：針對H.264編碼比特流,本文提出了一種在壓縮比特流中使用脆弱水印技術(shù)來檢測傳輸中錯(cuò)誤宏塊的檢測方案。在編碼端的DCT非零系數(shù)的最低有效位(LSB)以數(shù)字水印的形式嵌入特定的信息,然后在解碼端提取這些信息來判斷所接收的比特流是否出錯(cuò)。 關(guān)鍵詞：錯(cuò)誤檢測;脆弱水印;最低有效位;比特流 引言 在壓縮視頻流中,每個(gè)比特都是非常重要的,在傳輸過程中發(fā)生的錯(cuò)誤會(huì)嚴(yán)重影響解碼后的視頻效果。所以,在所接收的視頻流中進(jìn)行錯(cuò)誤檢測在實(shí)際工作中是非常重要的。只有解碼器在所接收的比特流中檢測到誤碼,才能采用相應(yīng)的策略對它進(jìn)行錯(cuò)誤恢復(fù)和錯(cuò)誤隱藏,因此,選擇一種行之有效的誤碼檢測方法是致關(guān)重要的。 數(shù)字水印技術(shù)在近年來發(fā)展很快,已發(fā)展出用于數(shù)據(jù)監(jiān)控的脆弱水印,以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的完整性。本文提出了一種基于脆弱水印的錯(cuò)誤檢測方法。 錯(cuò)誤檢測方案 為了克服傳統(tǒng)檢測方法的不足,本文采用在編碼端嵌入水印信息的辦法,并使水印信息和視頻數(shù)據(jù)之間建立某些強(qiáng)制關(guān)系。如果在解碼時(shí)發(fā)現(xiàn)這些約定關(guān)系不被滿足,則可判斷接收到的數(shù)據(jù)遭到篡改,即發(fā)生傳輸錯(cuò)誤。本文根據(jù)H.264的協(xié)議語句設(shè)計(jì)水印信息,并把水印信息嵌入到非零DCT系數(shù)中。 檢測原理 在H.264視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)中,一個(gè)宏塊的壓縮數(shù)據(jù)可以分為兩個(gè)部分。第一部分包括圖像頭、宏塊類型、幀內(nèi)預(yù)測模式以及運(yùn)動(dòng)矢量等;第二部分包括塊編碼模式(CBP,Coded Block Pattern)和該塊的所有DCT系數(shù)。如果第一部分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤,將對解碼端的圖像解碼過程造成非常嚴(yán)重的影響,甚至不能解碼。但值得慶幸的是,第一部分的數(shù)據(jù)與CBP數(shù)據(jù)在碼流中的比特?cái)?shù)非常少,所以其發(fā)生錯(cuò)誤的概率與DCT系數(shù)相比非常小。數(shù)字水印檢測技術(shù)正是針對每個(gè)DCT變換塊進(jìn)行一些特殊處理,使編碼后的碼流數(shù)據(jù)攜帶一些特定的特征,即水印。而碼流中的這些特征對信道的干擾非常敏感,在信號傳輸過程中,即使遇到輕微的信道干擾,這些特征也會(huì)丟失。解碼端通過檢測解碼數(shù)據(jù)是否存在水印,就能達(dá)到錯(cuò)誤檢測的目的。  圖1 嵌入水印流程圖 水印設(shè)計(jì)和嵌入位置 在編碼端,首先對每個(gè)DCT塊內(nèi)的非零系數(shù)的最低有效位進(jìn)行判別,DCT塊經(jīng)過字變換(zia-zia)掃描之后,如果非零系數(shù)在偶數(shù)位置,則將最低有效位置0,即LSB=0;如果非零系數(shù)在奇數(shù)位置,則將最低有效位置1,即LSB=1。因?yàn)镈CT系數(shù)中直流分量攜帶的信息量很大,如果對直流分量進(jìn)行處理,將會(huì)導(dǎo)致圖像的PSNR值急劇下降,嚴(yán)重影響解碼后的圖像效果,所以,本文只對交流系數(shù)進(jìn)行處理。在解碼端,對這些位置的交流系數(shù)進(jìn)行檢查。在奇數(shù)位置,如果DCT系數(shù)為偶數(shù),則說明該編碼塊出錯(cuò);在偶數(shù)位置,如果DCT系數(shù)為奇數(shù),則說明該編碼塊出錯(cuò)。其方法如下： 非零DCT交流系數(shù)在偶數(shù)位置時(shí)： 非零DCT交流系數(shù)在奇數(shù)位置時(shí)： AC為DCT變換后的交流系數(shù),ACW為加載脆弱數(shù)字水印后的DCT交流系數(shù),為符號函數(shù)。本方案采用在最低有效位嵌入水印模式,因此不需要額外的比特進(jìn)行編碼。圖1即為幀內(nèi)宏塊嵌入水印模式的流程圖。 由于H.264標(biāo)準(zhǔn)采用了幀內(nèi)和幀間預(yù)測來參與對某一宏塊的編解碼。為了保證編解碼端參與預(yù)測的數(shù)據(jù)一致性(因?yàn)榻獯a端不可能使用未嵌入水印的原始數(shù)據(jù)參與預(yù)測),避免數(shù)據(jù)失配造成圖像質(zhì)量惡化,水印嵌入操作必須放到運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償循環(huán)內(nèi),即量化之后、熵編碼之前進(jìn)行,如圖2所示。  圖2 數(shù)字水印檢測編碼器的實(shí)現(xiàn)流程圖 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 本文的編解碼系統(tǒng)以H.264的標(biāo)準(zhǔn)測試模型JM86為測試平臺,在編碼端加入了數(shù)字水印,加入起始點(diǎn)為DCT系數(shù)的第6個(gè)數(shù)。本文采用VCEG模擬信道傳輸模型來模擬碼流錯(cuò)誤。 圖3為取標(biāo)準(zhǔn)測試集foreman.yuv的前30幀,在碼率為128Kbps、逐幀編碼條件下,對嵌入數(shù)字水印和未嵌入數(shù)字水印這兩種情況下在沒有傳輸錯(cuò)誤時(shí)重建圖像PSNR值的對比圖。由圖可見,水印對圖像質(zhì)量的影響很小。 表1和表2為標(biāo)準(zhǔn)測試序列在不同編碼比特率下對兩種錯(cuò)誤檢測方案的對比。每個(gè)序列選取30幀,圖像格式為QCIF(采樣比率為4:2:0)。首先用嵌入水印后的編碼器得到一個(gè)基準(zhǔn)碼流,然后用VCEG模擬信道引入錯(cuò)誤,最后在解碼端提取這些信息來判斷相應(yīng)的語法元素是否滿足語法結(jié)構(gòu)或約定關(guān)系。 由表1和表2可以看出,基于脆弱水印方法和基于語法的錯(cuò)誤檢測相比,前者在付出較小的PSNR值代價(jià)的情況下,其錯(cuò)誤檢測率提高了近一倍。但隨著編碼序列運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度的增加,細(xì)節(jié)更多的情況下,數(shù)字水印的PSNR值會(huì)下降。  圖3 無錯(cuò)情形下PSNR值對比 結(jié)語 通過對編碼端的非零DCT系數(shù)加入脆弱水印信息,形成傳輸數(shù)據(jù)與加入信息的特定強(qiáng)制關(guān)系,在解碼端校驗(yàn)約定的強(qiáng)制關(guān)系來判斷數(shù)據(jù)的完整性這種錯(cuò)誤檢測方法,相對基于語法的傳統(tǒng)錯(cuò)誤檢測方法有更高的錯(cuò)誤檢測率,而且這種檢測方法在傳輸比特流中不會(huì)增加額外的開銷而影響傳輸效率,但該方法的PSNR值會(huì)有少量降低,若從人眼視覺分辨能力考慮,少量的PSNR值降低不會(huì)影響視頻效果。 |
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