[发明专利]一种基于运动矢量残差相关性的视频隐写分析方法

摘要

本发明公开了一种基于运动矢量残差相关性的视频隐写分析方法，首先通过理论分析和实验比较，在分布紧凑性、统计多样性、应用通用性和特征区分性方面证明运动矢量残差比传统的相邻运动矢量差值更有优势；其次根据运动矢量残差的外部相关性和内部相关性在隐写嵌入前后的改变，利用共生矩阵来构造隐写分析特征。目前基于运动矢量的隐写分析特征都是利用相邻运动矢量之间的差值的相关性来构造，仅能应用于视频宏块大小一致的编码条件下，而本发明首次提出利用视频编码过程中产生的运动矢量残差进行特征构造，特征通用性更强，能广泛适用于各类视频编码标准；此外，基于运动矢量残差相关性的特征敏感性更高，有利于提高隐写分析的检测效果。

主权项

1.一种基于运动矢量残差相关性的视频隐写分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对于一个视频帧，计算MVD的初始的外部和内部共生矩阵和其具体实现过程是：设D_i(h)和D_i(v)分别表示一帧中第i个块所对应的MVD水平分量和垂直分量，是与D_i(x)相邻的MVD分量，其中代表水平方向、垂直方向、副对角线方向和主对角线方向上的相邻关系，x∈{h,v}表示MVD的水平分量或垂直分量；水平方向上的Di(h)，其外部共生矩阵为：其中，m和n分别是第i个MVD及其水平相邻MVD的取值，Z是标准化常量以使得同理，一共得到8个外部共生矩阵同一个MVD的两个分量之间的内部共生矩阵为：其中Z是标准化常量以使得步骤2：根据设定的阈值T，对和进行阈值操作；所述阈值操作，是采用直方图选择的方式，即设定阈值T，选取和位于[‑T,T]×[‑T,T]范围内的数值，该范围之外的取值则舍去；步骤3：对阈值操作后的和进行对称化操作；所述对阈值操作后的和进行对称化操作，是对共生矩阵进行方向对称和符号对称；水平方向上的外部共生矩阵，方向对称化和符号对称化的过程如下所示：其它方向上的外部共生矩阵的对称化过程与之同理；内部共生矩阵的方向对称化和符号对称化的过程如下所示：步骤4：把对称化操作后的进行方向合并操作；所述把对称化操作后的进行方向合并操作，其中水平方向上的外部共生矩阵的分量合并和方向合并操作如下：其它方向上的外部共生矩阵的分量合并和方向合并与之同理；步骤5：获得一个视频帧最终的隐写分析特征；所述获得一个视频帧最终的隐写分析特征，外部共生矩阵特征和内部共生矩阵特征的获取过程如下所示：其中unique(·)表示去除经过对称化操作后的共生矩阵中的重复元素，k＝(T+1)2是每个共生矩阵在去除重复元素之后的特征维度；步骤6：重复步骤1‑步骤5，提取一个视频内所有帧的隐写分析特征。