基于频域水印嵌入方法的MPEG－4形状错误隐藏技术

式中rood为模运算，[α／4，3α／4]是一对最好的参数选择，他保证了0和1都 在具有相等的最大判决范围，使得嵌人水印之后f′与／的差值在[一0．5α，0．5α]之间。当w(m，n)=1时，f(m，n)mod α=3α／4；当ω(m，n)=0时，f(m／n)modα=α／4。因此当提取水印时f*满足f*(m，n)mod α>α／2，那么提取的水印值为ω*(m，n)=l，否则为0。

(2)本文所用的水印嵌入算法是属于盲水印检测，提取过程是不需要原始载体图像的参与。按照公式(2)提取嵌入的水印数据ω*(m，n)。

提取的水印数据ω*(m，n)即为恢复的掩模二值图像。此水印嵌入法将对背景的图像质量会有一定程度的损失，损失程度与嵌入水印时所选的参数α有关。但是水印的提取也与此参数有关。为r能够正确地恢复出水印值，而，f*与／之问的绝对误差(由图像失真引起)必须小于α／4，这里的参数α的适当选择能够很好地折衷水印的透明性与鲁棒性之间的矛盾。α大对图像的损失大，而小不利于水印的鲁棒。根据仿真实验测试，这里a的取值为20。据实验比较，α参数为20时对图像质量的损失还是町以容忍的。



4 仿真结果

对本文提出的算法运用Matlab仿真工具，按照上述的方法对经典视频序列"Foreman"中的第50帧图像进行实验。原视频帧如图2(a)所示，图2(b)为此帧图像MPEG－4编码的形状信息，图2(c)为传输中由于出现错误，接收端得到的错误形状信息。

在第二部分已经阐述了，现有的方法很可能对这种情况不能得到很好的解决。若发生很严重的传输错误或很高的丢包率则形状信息会受到严重的破坏，影响视频对象的正确解码。利用本文提出的两个算法，从接收到的背景绿色分量中提取作为水印的形状信息，本方法的前提是背景的正确传输。图3(a)和图3(b)分别是用频域法嵌入后在解码端正确解码的视频背景对象的效果，以及正确提取恢复的二值掩模图，图3(c)和图3(d)是用空域法嵌入的效果图和提取恢复的二值掩模图。

利用相似性量度来对恢复的掩模图和原掩模图进行比较，来看一下本文的效果如何。相似性量度式为式(3)，实验结果表明频域法和空域法恢复的掩模图与原图的相似程度都非常接近1，空域法的效果要比频域法的效果好一些。空域法的背景图像的相似性也比频域法的略好些，频域法嵌入后背景图像信噪比为31．14，空域法嵌入后背景图像信噪比为34．88。比较来说，本文提出的空域法要比频域法的效果更好一些。人们对视频画面的要求往往比静态图片的要求低，并且在基于对象编码中人们对视频背景对象的关注也相对少，所以视频背景对象的视觉损耗也是可以容忍的。

5 结 语

本文提出的算法是与数字水印结合的新颖的形状信息错误隐藏方法，如果接收端的形状信息损失很严重，尤其是I－VOP的形状掩模，若其损坏则会导致随后的VOP预测破坏严重。根据本文提出的两个基于水印的算法则可以获得和原掩模相似度很高的掩模，进而能够得到没有近似、没有损失的对象。但是该算法还是存在一些不足：该方法是基于背景区域没有损失或有一定的丢包率的前提下进行的，并且对背景区域的图像有一定的质量损失。争取找到更鲁棒的嵌入方法和更能忍受的嵌入透明度，这是下一步需要进行的研究工作。