基于人眼視覺與SIFT的抗集合攻擊視頻雙水印算法
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針對視頻水印容易遭受幾何攻擊以及水印的魯棒性與透明性的平衡問題，提出一種基于人眼視覺特性與尺度不變特征變換（ SIFT）相結合的抗幾何攻擊視頻雙水印算法。首先獲取視頻序列中人眼視覺掩蔽閾值作為水印的最大嵌入強度。其次，將視頻幀進行離散小波變換（DWT），對中高頻子帶系數提出基于視頻運動信息的自適應水印算法；針對低頻子帶，提出基于小波低頻系數統計特性的抗幾何攻擊視頻水印算法。最后，以SIFT作為觸發器判斷視頻幀是否遭受幾何攻擊，對遭受幾何攻擊的視頻幀利用SIFT的尺度與方向不變性進行校正，并對校正后的視頻幀提取水印信號；針對非幾何攻擊的視頻幀，直接利用中高頻提取算法。所提算法與實時性視頻水印算法——基于小波域直方圖的視頻水印（VW-HDWT）算法比較，峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%；與基于特征區域的水印算法相比，水印嵌入容量提高約10倍。實驗結果表明，在保證水印透明度較好的情況下，所提算法對常規幾何攻擊具有較強的魯棒性。
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