[发明专利]基于视觉特征的视频水印方法

权利要求书

1.一种基于视觉特征的视频水印方法，其特征在于包括如下步骤：

1)对视频流进行部分解码，对视频帧进行离散余弦变换，把离散余弦变换获得的子块划分成DC、低频、边、高频四个部分，通过子块归类算法把子块归类成边缘子块、纹理子块和平坦子块三类，计算子块对应的纹理伪装掩模系数；

2)采用韦伯定律线性模型，计算子块的亮度伪装掩模系数；

3)通过相临帧对应的离散余弦变换子块之间的DC系数变动，计算子块的运动伪装掩模系数，引入一个基于视频纹理、边缘、亮度以及运动等特征的混合视觉特征模型，并提取子块掩模系数；

4)采用样本训练的方法，构造一个特征统计收敛模型，对视频水印的嵌入能量进一步收敛，生成与人的视觉感知模型相一致的自适应视频水印嵌入模型；

5)根据自适应视频水印嵌入模型，采用盲水印嵌入方法，对视频流进行水印嵌入和提取，完成对视频的水印嵌入。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的视频水印方法，其特征在于，所述的对视频流进行部分解码，对视频帧进行离散余弦变换，把离散余弦变换获得的子块划分成DC、低频、边、高频四个部分，通过子块归类算法把子块归类成边缘子块、纹理子块和平坦子块三类，计算子块对应的纹理伪装掩模系数：对视频流进行部分解码，提取8×8的DCT子块，把子块划分成DC、低频、边以及高频四个区域，四个区域的能量系数绝对值和分别用DC、L、E、H表示，比例因子(L+E)/H和L/E的大小代表图像边缘能量，E+H代表了纹理能量，根据子块归类算法，把子块划分成纹理子块，边缘子块和平坦子块，针对不同类型的子块分三种情况计算其子块纹理掩模伪装系数：

①针对纹理子块，E+H基本代表了子块的纹理能量，纹理掩模伪装系数公式为：

TextMask ( k ) = ( F MaxT - 1 ) × TexE ( k ) - Min Max - Min + 1 ]]>

其中TexE(k)为第K个子块的局部纹理能量，Max，Min分别为纹理子块的最大和最小能量，F_MaxT为能量调节系数，用来模型优化，

②针对平坦的子块，纹理掩模系数为1，

③针对边缘子块，L+E近似代表了子块能量，当L+E≤400时，掩模系数为1.125，否则取值为1.25。