基于MVD的H.264视频隐写算法及实现计算机专业.docx

基于 MVD 的 H.264视频隐写算法及实现 摘要 信息隐藏技术在信息安全领域越来越发挥着不可替代的作用，近年来关于该领域的研究，学者也在不断深入。而信息隐藏需要视频信号进行承载，越来越引起研究人员的重视。基于H.264标准的视频文件隐写术也是一个非常有前途的研究方向。压缩视频关键因素就包括运动矢量，它是视频隐写术的重要承载工具。于是，本文主要研究基于运动矢量（MV）的视频隐写算法。 然而，基于运动矢量（MV）的视频隐写算法会破坏相同帧中相邻宏块的运动矢量或者相邻帧的相同位置中宏块的运动矢量之间的相关性，很容易被基于时空相关性隐写分析算法检测到它。为了解决这个问题，在H．264／AVC的视频编解码标准下构建了一种能抵抗基于运动矢量残差隐写分析的视频隐算法。因为保持运动矢量残差的统计特征的隐写算法能够很好地保持视频运动矢量的时空相关性，通过利用F5编码方法将大于一个隐写位嵌入每个帧间编码宏块的LSB组中（长度1～16）并考虑MVD+1、-1的平衡性；针对多个视频序列载体的算法测试结果表明，该隐写策略的视觉隐藏效果较好，可实现隐写隐秘数据的提取，并可减少基于MVD统计特性隐写分析算法的检出率。 关键字：运动矢量 运动矢量残差 H.264/AVC标准 视频隐写 信息隐藏 I Implementation of a H.264 video steganography algorithm based on MVD ABSTRACT Information hiding technology is playing an irreplaceable role in the field of information security.As a good carrier of information hiding, video signals are increasingly attracting the attention of researchers.Video file steganography based on the H.264 standard is also a very promising research direction.Motion vectors are a unique component of compressed video and the main carrier of video steganography.Therefore, video steganography analysis based on motion vectors is highly desirable. However, a motion vector based video steganography algorithm corrupts the correlation between motion vectors of adjacent macroblocks in the same frame or motion vectors of macroblocks in the same position of adjacent frames.It is easy to detect it by a spatiotemporal correlation stash analysis algorithm.In order to solve this problem, a video hidden algorithm based on motion vector residual steganography analysis is constructed under H．264／AVC video codec standard.Because the steganographic algorithm that maintains the statistical characteristics of motion vector residuals can maintain the spatiotemporal correlation of video motion vectors well.By using the F5 encoding method, more than one steganographic bit is embedded in the LSB group of each inter-coded macroblock (length 1 to 16) and the balance of MVD+1 and -1 is considered.The algorithm test results for multiple video sequence carriers show that the visual hiding effect of the steganography strategy is better, the steganographic secret data can be extracted, and the detection rate based on the MVD statistical characteristic steganalysis algorithm can be reduced. Key words：Motion Vector Motion Vector Difference H.264/AVC Standard Video Steganographic Information Hiding Spatiotemporal Correlation II 目录 第1章 绪论 2 1.1 研究背景 2 1.1.1 课题内容 2 1.1.2 研究意义 2 1.2 研究现状 2 1.3 论文组织 5 第2章 视频信息隐藏技术基础 6 2.1 视频隐写基础 6 2.1.1 视频中的隐写原理 6 2.1.2 未压缩视频的隐写 7 2.1.3 压缩视频的隐写 7 2.1.4 视频隐写的特点 8 2.1.5 视频隐写的性能指标 8 2.2 信息隐藏基础 9 2.2.1 信息隐藏的一般模型 9 2.2.2 基于图像的信息隐藏 10 2.2.3 基于视频的信息隐藏 10 2.2.4 视频信息隐藏与图像信息隐藏之比较 12 2.3 本章小结 13 第3章 基于运动矢量残差的视频隐写算法 14 3.1 引言 14 3.2 算法描述 14 3.2.1 隐秘信息嵌入算法 14 3.3.2 隐秘信息提取算法 15 3.3 本章小结 16 第4章 基于运动矢量残差的视频隐写算法实现及测试 17 4.1 算法实现 17 4.1.1 隐秘信息隐写算法实现 17 4.1.2 隐秘信息提取算法实现 19 4.2 算法测试与分析 20 4.2.1 测试参数 20 4.2.2 算法测试分析 20 4.3 本章小结 22 第5章 总结与展望 23 5.1 总结 23 5.2 论文展望 23 参考文献 25 第1章 绪论 1.1 研究背景 1.1.1 课题内容 了解信息隐藏和 H.264/AVC 视频编码的基本原理，学习已有的基于 H.264/AVC 标准的视频隐写算法及特点。 在掌握 H.264/AVC 帧内编码原理的基础上，通过调试、跟踪 H.264/AVC参考软件 JM 的程序源代码，熟悉 JM 帧间预测的具体流程；通过修改 JM 源代码，实现文献[8]所述的视频隐写算法；使用该算法对多个视频序列进行秘密信息嵌入和提取测试，统计秘密信息提取的正确率；使用该算法对视频序列进行满载嵌入，对比隐写前后视频序列的 RD 特性及 MVD 统计特征。 1.1.2 研究意义 在数字信息时代，秘密信息传输的安全要求越来越高，视频信号作为信息隐藏的良好载体越来越受到研究者的关注。信息隐藏利用人类感知和数字媒体本身的冗余来将隐秘信息嵌入到载体中用来跟踪它的使用，从而达到完整性认证和版权保护的目标。信息隐藏技术是一种跨越多个领域的新技术，如信号处理，数字通信，加密和计算机网络，潜在的应用市场非常庞大，其研究和经济研究具有非常有价值的重要意义。虽然现在已经存在商业水印系统，但水印研究还不成熟，存在诸如鲁棒性、可靠性识别、版权校对、快速自动网络验证、音视频水印等问题。 它仍需要完美的解决方案得到解决。 H．264是新一代视频编码的标准，在通信领域发挥了非常重要作用，具有很高的编码效率和网络易用性。其采用了多参考帧、自适应熵编码和整数变换、可变尺寸帧间预测、帧内预测等新技术。现存的针对H．264视频标准的信息嵌入方法主要有以下：使用运动向量实现信息嵌入和基于量化后的整数变换系数进行信息嵌入。由于H．264的特性是具有高压缩比，压缩过程中嵌入的隐秘信息很容易被排除为冗余数据，从而被筛出掉。所以，解决该问题的最优方式是使用图像视频的运动相关性。然而，由于H．264其具有比较复杂的编码方法，且具备高的压缩效率，导致编码细微的调整都会让产生比较明显的改变，这给信息隐写带来了很大挑战。 1.2 研究现状 同一帧内相邻宏块或者相邻帧相同位置宏块的运动矢量之间的相关性会被以运动矢量(MV)为载体的视频隐写算法给打扰并破坏掉，从而很容易检测到基于运动矢量时空相关性特征的隐写分析算法。 为了解决存在的这个问题，文献[1]基于MV（运动矢量）的大部分传统隐写算法的修改相对较高。在分析了这些隐写算法之后，提出了一种新颖的隐写算法“基于运动矢量和矩阵编码的视频隐写算法来隐藏秘密信息”。该信息嵌入到具有大振幅的运动矢量的最佳分量（水平分量或垂直分量）中。该方案的主要贡献如下：首先，其算法利用矩阵编码技术降低了运动矢量的修改率;第二，视频质量很高，因为通过使用相位角来嵌入信息来选择运动矢量的最佳分量。与其他方案相比，所提出的隐写方案不仅可以保持较高的利用率，而且可以降低运动矢量的修改率。同时，该方案保持了低计算复杂度和高不可感知性的优点。 文献[2]基于H．264／AVC的编码标准证明了宏块的其运动矢量时间和空间相关性与运动矢量残差（MVD）密切相关，并讲解了运动矢量时间和空间相关性产生的基本原理，运动矢量残差可视为运动矢量时间和空间相关性的一种度量。我们提出了一种基于运动矢量残差的隐写算法，结合矩阵编码对宏块运动矢量的残余位置执行隐写嵌入，并根据嵌入时运动矢量的残差值之间的差异执行不同的平衡操作，进而可以保持运动矢量残差的统计特性。根据理论研究与和实际验证，得出此种隐写算法可以消抵基于运动矢量的时空相关性的隐写分析，并且还能够更好地保持视频序列本身的特性。因为运动矢量残差（MVD）信息的冗余比较小，基于信息的视频隐写算法要高于基于运动矢量残差隐写算法的隐写容量空域。 文献[3]提出了一种新的使用运动矢量和线性分组码的隐写方法，在H.264压缩过程中将秘密消息嵌入到封面媒体的运动矢量中。在每n个运动矢量中嵌入（nk）比特，并且仅最多修改运动矢量的权重。这样，算法不仅提高了嵌入效率，而且降低了MV修改率。实验结果表明，其提出的方案可以嵌入大量信息，并且可以保持良好的视频质量。嵌入过程中嵌入容量大，视觉难以察觉，使得能够满足隐蔽通信的要求。 文献[4]结合H．264／AVC原先的RDO算法，根据帧内编码规律，提出了一种能够实现信息可逆的隐写方案，并成功得到应用。由于在每个RDO算法的重建循环之后执行秘密信息的嵌入选择，视频图像如果在编码端重建，受到的影响程度较小，还能够在解码端实现载体视频的恢复。此外，算法重建