基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法

基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法

作者：郭朝江 张敏情 钮可

来源：《计算机应用》2014年第10期

摘要：针对现有基于运动矢量（MV）的数字视频隐写算法对载体直方图统计特性带来较大改变这一问题，提出一种基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法。利用保持直方图数据映射方法，把秘密信息隐藏在视频运动矢量中；同时，利用数据匹配编码对嵌入之前的秘密信息进行编码处理，得到了与视频运动矢量统计特征基本匹配的数据流，使算法接近于信息论下的完美安全。实验结果表明：算法有效控制了运动矢量直方图的改变，同时码率的增加也被有效地控制在1%以内，隐写分析检出率平均下降了30%～50%。 关键词：视频隐写；运动矢量；直方图；匹配编码；数据映射 中图分类号：TP391文献标志码：A 引言

随着网络和通信技术的发展，信息安全问题变得日益突出，传统的加解密不能解决全部的信息安全问题。自20世纪90年代末，信息隐藏作为一门新兴的学科被提出来，在一定程度上解决和防止了数字化信息被篡改、仿造、盗版等问题。数字隐写作为信息隐藏的一个重要分支，在隐秘通信上起到了很重要的作用。数字隐写的载体通常为文本、图像、音频和视频。一方面，视频相对于图像和音频具有更大的载体容量和更多的信息嵌入点；另一方面，以图像为载体的数字隐写的安全性也受到了越来越多的分析威胁。所以，近年来，数字视频隐写成为学者们研究的热点。H.2/AVC[1]作为新一代的视频压缩编码标准，不仅具有更高的编码效率，而且还有良好的网络亲和性，已经取得了越来越广泛的应用。现有的针对H.2/AVC的数字隐写方法主要包括：基于运动矢量（Motion Vector， MV）进行信息嵌入[2-7]、基于量化后的整数变换系数[8]和基于帧内预测模式[9]进行信息嵌入。运动矢量是在视频压缩过程中产生的，是视频数字隐写的重要嵌入点。基于运动矢量的数字隐写方案的优点如下：只需要对视频流进行部分解码，信息的嵌入和提取的复杂度相对较低；对视频质量的影响较小，尤其是对主观视频质量影响更小，这是由视频编码的整个过程决定的。文献[2]根据人眼视觉特性，筛选出人眼较不敏感的运动矢量，计算其分量差以控制嵌入操作的位置，并在选定的运动矢量分量差中嵌入秘密信息。文献[3]通过预先定义的阈值选取幅值较大的运动矢量，根据相位角选取合适的运动分量，利用该分量在运动矢量中嵌入秘密信息，最后使用矩阵编码降低运动矢量的修改率。以上两种算法在获得较大的隐写容量的同时，算法对运动矢量直方图会造成较大变化；而运动矢量直方图特征是数字隐写分析的重要参考依据，因此，在进行运动矢量数字隐写时，必须考虑算法对运动矢量直方图带来的变化。本文提出了一种新的基于运动矢量的数字视频隐写算法，算法利用一种能够达到预定输出直方图的随机数据映射方法，把秘密信息经过映

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射隐藏在视频运动矢量中；同时，在信息隐藏前利用Huffman有效码对秘密信息进行编码处理，经过Huffman编码处理的秘密信息具有与视频运动矢量相匹配的统计特征，使算法接近信息论上的完美安全。具体算法将在第2章介绍。