[发明专利]基于小波域和独立主成份分析的盲视频水印方法

权利要求书

1.一种基于小波域和独立主成份分析的盲视频水印嵌入方法，包括如下过程：

A.将原始视频序列切分成多个视频序列组；

B.将每个视频序列组变换到3-D DWT域，并提取该变换域所有视频序列组的低频分量；

C.从所有视频序列组的低频分量中提取相应的主独立成分，并进行维纳滤波处理去除主独立成份中的高斯背景噪声；

D.将维纳滤波后的主独立成份进行水印嵌入；

E.将嵌入水印的主独立成份进行逆变换，再合并成一个视频序列。

2.一种基于小波域和独立主成份分析的盲视频水印提取方法，包括如下过程：

F.将已嵌入的视频序列切分成多个视频序列组；

G.将每组视频序列变换到3-D DWT域，并提取该变换域所有视频组的低频分量；

H.从所有视频组的低频分量中提取相应的主独立成分，并进行维纳滤波；

I.对维纳滤波后的主独立成份进行水印提取，并合并为一个水印序列。

3.根据权利要求1所述的盲视频水印嵌入方法，其中步骤B按如下过程进行：

B1.将每一个视频序列组的图像进行二维的一级小波分解；

B2.对一级小波分解后的每一个视频序列组的低频分量LL进行提取；

B3.将每一组的低频分量LL进行时间轴上的一维小波变换，得到该组的低频三维矩阵LLL；

B4.将每一组的低频三维矩阵重排成一个行向量，得到该变换域所有视频序列组的二维矩阵X，即低频分量。

4.根据权利要求1所述的盲视频水印嵌入方法，其中步骤C按如下过程进行：

C1.用分离矩阵S对矩阵X进行分离，得到独立成份矩阵Y，即Y＝S×X，将独立成份矩阵Y的每一行还原成三维矩阵LLL′，其大小与LLL相同；

C2.将所得到的三维矩阵LLL′的每一层二维矩阵进行二维的维纳滤波，得到滤波后的矩阵LLLW′；

C3.将滤波后的矩阵LLLW′重排成一维序列，得到维纳滤波后的主独立成份矩阵Y′。

5.根据权利要求1所述的盲视频水印嵌入方法，其中步骤D按如下过程进行：

D1.随机生成两个密钥D＝[d₁，d₂，...，d_N|d_i∈R⁺，1≤i≤N]和K＝[k₁，k₂，...，k_M]，其中N为Y′的元素个数，M为待嵌入水印的元素个数；

D2.对主独立成份矩阵Y′重排，得到一维矢量Z′；

D3.将二进制水印W＝[w₁，w₂，...，w_N|w_i∈(0，1)，1≤i≤N]嵌入到一维矢量Z′，将Z′分割成若干个长度为N/M大小的矢量，其中第i个子向量可表示成为Z_i′，嵌入公式为Z_i′+α_ik_i；其中α_i为加权参数。

6.根据权利要求2所述的盲视频水印提取方法，其中步骤G按如下过程进行：

G1.将每一个视频序列组的图像进行二维的一级小波分解；

G2.对一级小波分解后的每一个视频序列组的低频分量LL″进行提取；

G3.将每一组的低频分量LL″进行时间轴上的一维小波变换，得到该组的低频三维矩阵LLL″；

G4.将每一组的低频三维矩阵重排成一个行向量，得到该变换域所有视频序列组的二维矩阵X″，即低频分量。

7.根据权利要求2所述的盲视频水印提取方法，其中步骤H按如下过程进行：

H1.用分离矩阵S对矩阵X″进行分离，得到独立成份矩阵Y″，即Y″＝S×X″，将独立成份矩阵Y″的每一行还原成三维矩阵LLL″，其大小与LLL相同；

H2.将所得到的三维矩阵LLL″的每一层二维矩阵进行二维的维纳滤波，得到滤波后的矩阵LLLW″；

H3.将滤波后的矩阵LLLW″重排成一维序列，得到维纳滤波后的主独立成份矩阵Y″。

8.根据权利要求2所述的盲视频水印提取方法，其中步骤I按如下过程进行：

I1.对主独立成份矩阵Y″重排，得到已嵌入水印后一维矢量Z″；

I2.从一维矢量Z″中按照单水印提取法则：wi=round(⟨Zi′′,ki⟩di)%2]]>提取水印，式中，w_i是二进制水印W的第i个元素，k_i是密钥K的第i个元素，d_i是密钥D的i个元素。