[发明专利]一种基于运动矢量残差的视频隐写算法

权利要求书

1.一种基于运动矢量残差的视频隐写算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、选择运动矢量残差作为秘密信息的隐写位置。研究H.264/AVC编码架构的特点，利用运动信息对码率影响小，不会被环路滤波过滤等特点，选择在运动信息中隐写秘密信息。研究视频运动矢量的时空相关性，利用运动矢量残差能在一定程度上代表运动矢量(MV)的时空相关性的特点，选择运动矢量残差(MVD)作为隐写位置，利用运动矢量残差的最低有效位(LSB)作为载体，解决了基于运动矢量的隐写算法会破坏运动矢量时空相关性的问题。

步骤二、设计保持运动矢量残差统计特征的秘密信息的嵌入规则。根据运动矢量残差信息统计直方图符合拉普拉斯分布这一特点，确定嵌入规则必须能保持数值为-1、0、1的运动矢量残差的统计特征这一原则，设计了四个计数器及一个队列，以尽量能保证每有一个数值为-1或者1的运动矢量残差因为LSB取反而数值变成0，就会有一个数值为0的运动矢量残差因为LSB取反而数值变成-1或者1，从而保持数值为-1、0、1的运动矢量残差的统计特征。

步骤三、设计不同的矩阵嵌入秘钥，以自适应嵌入秘密信息。通过统计计算当前编码宏块的b8mode值确定宏块的运动分割类型及可用于隐写的运动矢量残差的数量。根据可隐写运动矢量残差的数量，设计选择不同大小的矩阵秘钥，以提高隐写容量，提升隐写效率。

步骤四、设计隐写与提取算法，确保秘密信息的完全嵌入和提取的完整性和一致性。隐写嵌入时首先将秘密信息的长度嵌入到载体中，在提取时首先提取秘密信息长度，以此作为嵌入和提取的计数器，以保证秘密信息嵌入和提取的完整性。嵌入方和提取方共享提前设计好的相同的加密秘钥和矩阵秘钥，以保证秘密信息嵌入和提取的一致性。

2.如权利1所述的一种基于运动矢量残差的视频隐写算法，其特征在于选择运动矢量残差作为秘密信息的隐写位置，包括：

根据H.264/AVC标准的编码特点，在运动信息中嵌入信息较于在量化后的DCT系数中进行嵌入，对码率的影响较小。此外，由于H.264/AVC标准自身特点，视频的编解码过程中进行的环路滤波可能会导致在量化后的DCT系数中嵌入的秘密信息被过滤掉，因此选择运动信息作为秘密信息的嵌入位置。

运动矢量的时空相关性可以通过运动矢量在空间域和时间域上的差分来度量。设宏块的运动矢量为MV_t(x，y)，其中t为宏块所在的帧号，(x，y)表示宏块在帧中的位置。MV_t-1(x′，y′)为当前宏块在参考帧t-1中的最佳匹配宏块，则该宏块的运动矢量的时间相关性可以表示为：D_t＝MV_t-1(x′，y′)-MV_t(x，y)。空间相关性根据水平、垂直、对角线、反对角线四个方向可表示为：D_sh＝MV_t(x-1，y)-MV_t(x，y)，D_sv＝MV_t(x，y-1)-MV_t(x，y)，D_sd＝MV_t(x-1，y-1)-MV_t(x，y)，D_sm＝MV_t(x+1，y-1)-MV_t(x，y)。

运动矢量与运动矢量残差的关系可表示为：MV_t(x，y)＝PMV_t(x，y)+MVD_t(x，y)，其中，MVD_t(x，y)为运动矢量残差，PMV_t(x，y)为预测运动矢量。根据H.264/AVC的预测规则，若当前宏块以左侧宏块的运动矢量为预测运动矢量，则：PMV_t(x，y)＝MV_t(x-1，y)，则运动矢量的空间相关性可表示为：D_sh＝-MVD_t(x，y)，易证得若当前宏块选择其他的运动矢量预测方式也能得出与上述类似的结论。

若宏块在左侧宏块可用的情况下均以左侧宏块运动矢量为预测运动矢量，左侧不可用时以上方宏块运动矢量作为预测运动矢量，则：MV_t(x，y)＝MV_t(x-1，y)+MVD_t(x，y)，进而可以推导出最终得到公式：

${\mathrm{MV}}_t(x,y)={\mathrm{MV}}_t(0,0)+{\Σ}_{a=0}^x{\mathrm{MVD}}_t(a,y)+{\Σ}_{b=0}^y{\mathrm{MVD}}_t(0,b)$

根据H.264/AVC编码标准的原理，每一帧(0，0)位置宏块为skip宏块，则MV_t(0，0)＝(0，0)，上述公式可改写为：

${\mathrm{MV}}_t(x,y)={\Σ}_{a=0}^x{\mathrm{MVD}}_t(a,y)+{\Σ}_{a=0}^y{\mathrm{MVD}}_t(0,b)$

则运动矢量的时间相关性可表示为：

$D_t={\Σ}_{a=0}^{x\′}{\mathrm{MVD}}_{t-1}(a,y^{\′})+{\Σ}_{b=0}^{y\′}{\mathrm{NVD}}_{t-1}(0,b)-\left({\Σ}_{a=0}^x{\mathrm{MVD}}_t\right(a,y)+{\Σ}_{b=0}^y{\mathrm{MVD}}_t(0,b\left)\right)$

易证得若宏块选择其他的运动矢量预测方式也能得出与上述类似的结论。

综上所述，运动矢量残差与运动矢量的时空相关性有着较强的联系。选择运动信息中的运动矢量残差位置进行秘密信息的嵌入，能够有针对性的设计嵌入规则，保持运动矢量的时空相关性。