H.264/AVC視頻水印技術及其面向HEVC的擴展

趙光赫，雷為民，李昭政，張明日

(東北大學 計算機科學與工程學院，沈陽 110169) E-mail ：leiweimin@ise.neu.edu.cn

1 引 言

隨著數字技術和因特網的發展，圖像、音頻、視頻等形式的多媒體數字作品紛紛在網絡上發布，其版權保護與信息完整性保證已成為迫切需要解決的重要問題.數字水印技術作為信息水印技術研究領域的重要分支，是實現多媒體版權保護與信息完整性保證的有效方法，也是當前信息領域的一個研究熱點[1].

另一方面，隨著視頻技術的發展和視頻網絡的普遍化，盡管網絡帶寬和存儲力增加迅速，但是也遠不能滿足以海量信息為特征的視頻數據的傳輸和存儲的要求，因此需要高效的視頻壓縮.視頻信息壓縮技術不斷發展，21世紀初發布了第2代視頻編碼標準H.264/AVC[2]，十年后又發布了第3代視頻編碼標準HEVC[3].HEVC(高效率視頻編碼)的主要目標是在保證跟H.264.AVC相同視覺品質的前提下提高一倍的壓縮率.有研究者稱，HEVC將會是現在和未來5至10年使用的基本視頻編碼模式，因此對HEVC的水印的研究具有重要意義.

視頻水印技術跟視頻編碼結構密切有關.對H.264/AVC水印研究相當成熟，但對HEVC水印的研究仍在初步階段.HEVC仍然采用了與先前視頻編碼標準H.264/AVC一樣的混合視頻編碼的基本框架，所以HEVC水印的開發跟H.264/AVC水印存在一定的關聯性.另外，HEVC編碼器不僅繼承了H.264/AVC編碼器結構，而且納入一些新的概念和技術，所以H.264/AVC水印面向HEVC水印的直接適用，也存在一些問題.

從這個角度出發，本文主要討論基于H.264/AVC的水印算法面向于HEVC的應用可能性.首先對H.264/AVC水印根據編碼器結構進行總結，然后揭示了將H.264/AVC水印適用于HEVC時尚需解決的問題.最后給出綜合結論并進行展望.

2 H.264/AVC水印嵌入方式

圖1表示了H.264/AVC編碼框架.由圖1可知，H.264/AVC編碼器由預測塊、變換/量化塊和熵編碼塊組成.

圖1 H.264/AVC的編碼框架Fig.1 Encoder framework of H.264/AVC

文獻[4]中介紹了各種視頻水印方法，說明了可以適用于H.264/AVC的視頻水印方法.H.264/AVC編碼器通過預測、變換、量化和熵編碼將自然視頻(YUV文件)變換到比特流(H.264比特流)，每個過程中通過改變參數或者利用映射規則嵌入數據.視頻數據嵌入可以從各種角度上進行分類，但本文按照H.264/AVC編碼過程分類為3種：預測階段水印嵌入、變換/量化階段水印嵌入、以及熵編碼階段水印嵌入，如圖2所示.

圖2 H.264/AVC水印算法分類Fig.2 Classification of the H.264/AVC watermarking algorithm

2.1 預測過程中水印嵌入

H.264/AVC中為了得到最好編碼效率，采用幀內預測和幀間預測手段.通過調整在預測過程中使用的參數可以進行數據嵌入.

2.1.1 幀內預測過程中水印嵌入

H.264/AVC的幀內預測包括9種4×4亮度塊的預測、4種16×16亮度塊的預測、4種色度塊的預測以及IPCM模式.文獻[5]建立了4×4幀內預測模式和水印比特之間的映射關系，從而將水印比特嵌入在了幀內4×4亮度塊模式內.文獻[6]建立了基于預測模式差和水印比特之間映射關系的水印嵌入算法.這些算法雖然簡單，但需要完全解碼和率失真優化計算，水印嵌入與提取需要較多時間，尤其是設計算法時要考慮誤差漂移.

另一方面，利用IPCM宏塊也可以進行水印嵌入.IPCM是不經過預測、變換和量化，直接熵編碼的宏塊.文獻[7]提出了基于IPCM的水印算法.這些算法中，考慮誤差漂移，不采用I幀，只采用P幀.在H.264/AVC中，IPCM數量太稀薄，所以當要嵌入較多水印時，必須強制生成IPCM，這將導致比特率增加.

2.1.2 幀間預測過程中水印嵌入

預測過程中大部分水印算法考察了只有幀內預測的情況.這是因為幀間預測因運動補償而更強壓縮，在其中嵌入數據，對于壓縮率造成不利影響.跟幀內預測相比，幀間預測的負荷也因錯誤數據較小而較低.但總之，幀間預測過程中也可以嵌入數據.幀間預測過程中使用的參數主要是參考塊和塊大小.

文獻[8]中在建立幀間預測過程的宏塊大小和水印比特之間的映射關系的基礎上進行了水印嵌入.改變運動矢量(MV)和運動矢量殘差的x、y軸的值或在運動探索過程中按照映射規則進行嵌入.文獻[9]提出了一種基于H.264的混合視頻水印方案.將保護著作權的魯棒水印嵌入到I幀的QDCT系數中，為內容認證的脆弱水印嵌入到P幀的運動矢量殘差中，改變運動矢量殘差以運動矢量殘差為奇數.文獻[10]對該算法進行了改進，提出了一種基于H.264低比特率視頻流的半脆弱盲水印算法.文獻[10，11]中提出了通過改變MV參數嵌入水印的方式.文獻[12]中基于1/4像素的運動估計方法進行信息水印，信息水印在1/4運動估計期間按照要嵌入的比特和探索點之間的影射規則通過改變子塊的最優探索點進行.運動矢量因壓縮率高、對變化敏感而多應用在脆弱水印.當數據嵌入到運動矢量時，利用速度損失代價，可減少視頻比特速度對數據嵌入的視頻質量的影響.

2.2 變換與量化過程中嵌入

2.2.1 DCT系數中水印嵌入

在H.264/AVC編碼器中，整數變換后得到的是DCT系數，通過改變DCT系數可實現數據嵌入.變換DCT系數嵌入水印有兩種方法：直觀嵌入和基于HVS嵌入.

DCT變換后系數大部分集中在低頻區域，而在高頻區域分布很稀疏.一般情況下，在4×4 DCT系數塊中，對角線元素比其他元素對攻擊的魯棒性更強，由信息嵌入產生的高頻要素的變化比低頻要素對視頻品質的影響較大，尺寸小的塊比尺寸大的塊對視頻品質的影響較小.從這樣的角度出發，變換DCT系數可進行水印嵌入.文獻[13]中提出了用低頻系數產生水印，并把它以加減法嵌入到I幀的4×4幀內預測塊的中頻系數(第5-9非零AC系數)的魯棒盲水印算法.文獻[14]中，水印嵌入到4×4幀內預測塊的殘差DC，在I、P和B幀都可進行嵌入.文獻[15]中，改變DCT系數塊的對角線元素的符號進行水印嵌入.文獻[16]中按照DCT系數的能量進行了水印嵌入.先計算出4×4幀內預測塊的能量和分散，根據中頻區的閾值，把嵌入區分為禁止區和適用區，只在適用區嵌入水印，信息以加減法方式嵌入.這些算法基于對DCT系數分布的直觀考察，難以保證嵌入水印和視頻品質之間的平衡.文獻[17，18]中利用人視覺模型(HVS)進行信息嵌入.基于HVS的算法比基于直觀選擇DCT系數的算法需要更多計算量.

將數據嵌入在DCT系數的要點是要確定在DCT系數矩陣的哪個位置用什么方法嵌入.DCT塊中，能量大部分集中于低頻系數，變換也較穩定，而高頻系數能量小且容易破壞.有些DCT系數經過量化后可能變成為0，在這樣的系數里進行數據嵌入將導致無法恢復信息.另外，對角線元素對攻擊具有較好穩定性.

2.2.2 量化系數中水印嵌入

量化過程中可以改變量化系數、量化步驟和量化索引進行嵌入信息.因為量化是有損處理過程，所以嵌入在量化的DCT(QDCT)可以防止因量化而引起的損失.而且熵編碼/解碼過程的時間較短而有利于實時數據嵌入/取出.所以，改變QDCT系數進行嵌入數據的方法是基于H.264/AVC數據水印方法中最多的.

1)量化系數改變

跟DCT系數變更算法一樣，將水印嵌入在QDCT系數的方法也分類成基于系數的直觀選擇的水印和基于HVS的水印.文獻[19]中將數據使用加減法嵌入在I幀的量化的4×4 DCT系數的中頻和高頻部分，文獻[20]中根據亮度殘差塊的能量決定嵌入位置，使用加減法進行嵌入.文獻[21]中將水印嵌入在能量比閾值大的I幀的4×4 QDCT系數(第5-11 QDCT).文獻[22]中水印嵌入了在第4-8 QDCT系數.文獻[23]中改變4×4亮度塊的非零QDCT系數的數量為偶數進行了水印嵌入.文獻[24-26]中利用概率模型改變了系數.文獻[24]提出了一種基于紋理特征的H.264/AVC魯棒視頻水印算法.這算法中先對要處理的塊進行4×4整數進行變換，得到最低水平垂直DCT系數，識別該塊是否為紋理塊.然后選擇I幀的QDCT矩陣的對角線系數，使用高差分能量方法嵌入水印.文獻[25]根據適用于I幀的人類視覺模型，將4×4 DCT水印嵌入到I幀中，并提出了一種取出水印的似然估計算法.文獻[26]中展示了一種使用塊極性和索引調制的盲水印算法，先評價QDCT矩陣的極性以決定水印信息嵌入位置，QDCT元素的值是“0”極性設定為0，不是“0”設定為1，然后使用塊激活索引調制將水印嵌入極性是1的元素中.

2)量化步驟/量化索引改變

除了QDCT以外可以改變的元素是量化步驟和量化索引(QIM).QIM的思想在文獻[27]被第一次提出.文獻[28]提出了一種基于抖動調制(DP)的粒子群優化(PSO)水印方法.該算法用PSO方法在4×4幀內亮度塊中選擇了嵌入的系數，用DP方法進行嵌入.PSO在保證魯棒性和不可見性之間可保持良好的平衡.DP方法是文獻[29]中提出的QIM的最一般化的實現.QIM的思想是主數據按照水印比特由不同量化步驟進行量化.

改變QDCT系數時，要考慮QDCT的變化對熵編碼的影響.如果數據嵌入導致非零QDCT系數變為0，運行長度編碼(Run-length Encoding)的壓縮效率將受到很大影響.嵌入數據的QDCT系數最好大于1，這是因為QDCT塊中有幅度為1的多個系數而CAVLC(基于上下文自適應的可變長編碼)中對它們進行T1編碼，T1的個數變化對CAVLC的壓縮效率影響較小.

2.3 熵編碼過程中嵌入

H.264/AVC有兩種熵編碼模式，一個是CAVLC模式，另一個是CABAC模式.

2.3.1 CAVLC過程中水印嵌入

CAVLC中，通過根據已編碼句法元素的情況動態調整編碼中使用的碼表，取得了極高的壓縮比.H.264/AVC中，CAVLC用于亮度和色度殘差數據的編碼.進行CAVLC編碼中使用的參數是：{Coeff_token，Sign_ of_TrailingOnes，Level，Total_zeros，Run_ before}.這些參數互相關聯，為了嵌入信息不能將所有元素都改變，比如Coeff_token參數，改變后損失太大.一般地，信息嵌入通過改變3個參數{TrailingOnes(T1)，Sign_of_Trailing Ones，Level}中1個實現.文獻[31]中按照映射規則將信息嵌入在4×4塊的T1，文獻[32]中將水印嵌入在CAVLC的T1的符號比特.這方法水印嵌入后不變比特速度，但對于重編碼和重量化脆弱.改變T1后level也變，所以改變T1時，level值也要同時考慮.文獻[33]中提出了一種盲脆弱水印算法，改變T1的同時，調整level.文獻[34]中將水印嵌入在I幀的幀內預測模式的4×4亮度塊中不是尾比特的非零AC系數(就是Level(i))，比特速度增加0.1%以下，PSNR損失0.5dB以下，對重量化攻擊魯棒.文獻[35]中CAVLC編碼期間以替換非零系數level_prefix序列的方法進行數據嵌入.

2.3.2 CABAC過程中水印嵌入

與CAVLC相比，CABAC有更高的壓縮效果，同時其編碼和解碼的復雜度也更高.CABAC是通過二進化、內容模型化、二進幾何編碼和概率更新的4步階段進行.文獻[36]中提出了一種二進化過程中嵌入信息的算法，文獻[37]中將信息在內容模型化過程中嵌入.熵編碼過程中嵌入信息的方法是復雜度小、實現性好，但嵌入的信息量小.

3 H.264/AVC水印技術向HEVC擴展的挑戰與應對

HEVC仍然采用混合編解碼，編解碼結構與H.264/AVC基本一致，但編碼塊劃分結構和預測模式等有些地方進行了改進[38].圖3顯示了HEVC基本編碼框架.因視頻水印算法與視頻格式以及視頻編碼器的結構有密切的關聯，HEVC編解碼器的結構基本上繼承了H.264/AVC編解碼器，而已提出的HEVC水印算法大部分是將H.264/AVC水印算法擴展應用到HEVC上的.迄今，已有了一些對HEVC的水印算法的研究.類似于H.264/AVC水印算法，HEVC水印算法可根據水印嵌入位置分為三類：預測階段水印嵌入、變換/量化階段水印嵌入、以及熵編碼階段水印嵌入.

圖3 HEVC基本編碼框架Fig.3 Structure of HEVC encoder

3.1 預測過程中水印算法

跟H.264/AVC相同，在HEVC中，預測過程中可以進行嵌入操作的元素為幀間預測模式、預測單元(PU)的尺寸以及幀內預測中的運動矢量差.

3.1.1 采用幀內預測模式的水印

本質上HEVC是在H.264/AVC的預測方向基礎上增加了更多的預測方向.H.264/AVC對4×4亮度塊，定義了9種幀內預測模式，而HEVC中定義了35種幀內預測模式.HEVC中幀內預測模式如圖4所示.

圖4 HEVC中幀內預測模式圖Fig.4 Intra prediction mode for HEVC

由于預測模式不同，基于預測模式的H.264/AVC水印算法不能直接應用HEVC.因水印插入產生的幀內預測模式的變化會降低視頻品質.主要問題是幀內預測模式的改變對視頻品質的影響最小，遏制誤差漂移現象.文獻[39]中，將H.264/AVC的基于幀內預測模式的水印算法[5，6]應用于HEVC，提出了一種HEVC中改變幀內預測模式插入水印算法.該算法建立了4×4亮度預測模塊的幀內預測模式和水印比特之間的映射關系(如表1)，利用該映射關系實現嵌入.

表1 預測模式和角度范圍之間映射表Table 1 Mapping table between the prediction mode and angle range

此外，HEVC定義了三種特殊編碼模式I_PCM模式、Lossless模式和Transform_skip模式.I_PCM模式跳過變換、量化和熵編碼過程，lossless模式跳過變換與量化過程，而transform_skip模式只跳過變換過程.H.264/AVC水印算法中基于IPCM的水印算法可以應用于HEVC的Lossless模式.將Lossless模式適用于C類標準視頻的情況下，會提高壓縮性能.這與在H.264/AVC中IPCM宏塊數量有限的事實相反.所以，對特定視頻如C類標準視頻，最好使用基于H.264/AVC的IPCM的水印算法.這樣的情況下，要同時考慮在HEVC的塊尺寸和預測問題，要注意在Lossless模式下系數分布特性跟QTC系數不一樣.無損編碼中的殘差數據并不是量化的變換系數，而是預測以后的差分像素.結果在無損模式下的殘差數據跟有損模式下的變換系數具有不同的特征[40].變換系數一般集中在TU的左上角，預測殘差經常出現在殘差塊的下面，換句話說預測殘差跟變換系數相比，經常出現在高頻部分.預測殘差的能量分布一般跟變換系數有相反的特征.例如使用對角線掃描時，變換系數的能量一般從左上角出發沿著右下角方向觀察時發生減損，而預測殘差的能量會增強.

由于無損編碼中得到的殘差數據為空間領域數據，可采用空域嵌入算法如差分擴展算法和直方圖算法等進行水印嵌入.

3.1.2 采用預測塊尺寸的水印

在H.264/AVC采用宏塊(MacroBlock)的概念，但在HEVC采用采用CU(Coding Unit)、PU(prediction Unit)和TU(Transform Unit)的塊劃分結構[41].這三者之間的關系主要以LCU為基本編碼單元，在LCU遞歸劃分為CU模塊，每個CU模塊可以劃分成不同的CU模塊，同時也在CU模塊的基礎上進行TU模塊的遞歸劃分.另一方面，H.264/AVC中僅支持16×16，8×8，或4×4塊大小的幀內預測，且在不同塊大小上幀內預測模式的定義不同，而HEVC中幀內預測支持的塊大小為32×32，16×16，8×8或4×4，且在不同塊大小上幀內預測模式的定義保持一致.圖5顯示了H.264/AVC和HEVC的塊劃分結構.

圖5 HEVC的塊劃分結構Fig.5 Block partitioning structure in HEVC

Tew等借鑒H.264/AVC中用宏塊的信息隱藏方法[10，11]，提出了一種利用編碼塊尺寸(coding block size)的信息隱藏算法[53].圖6說明了Tew等提出的算法的原理[42].

HEVC定義了比H.264/AVC更多的塊尺寸，這是有利于建立塊尺寸和水印比特之間映射關系，可以嵌入更多的水印信息，但一定考慮其對視頻品質下降的影響.

3.1.3 采用運動矢量差的水印

本質上HEVC是在H.264/AVC基礎上增加了插值的抽頭系數個數，改變了抽頭系數值以及增加了運動矢量預測值的候選個數，以達到減少預測殘差的目的.HEVC的增加了運動數量預測值候選的個數，而H.264/AVC預測值只有一個.Van等[43]改變運動矢量差并進行水印并跟量化系數變化算法進行比較，該方法比量化系數變化算法差.

3.2 量化過程中水印算法

H.264/AVC中認為4×4 DCT系數的低頻系數或者第5-11系數，或者第4-8系數是對不同攻擊相對穩定，把水印嵌入在這里，但HEVC中不然.因為HEVC中采用的變換處理單元跟H.264/AVC不一樣，而且對4×4 TU，HEVC采用DST變換.

圖6 用于嵌入水印的PB尺寸分類Fig.6 Two categories of PB size utilized in the information hiding technique

文獻[44-49]提出了HEVC變換以及量化過程中的水印算法.文獻[44，45]提出了以簡單的算數算法，在非零QTC嵌入水印的方法，但是這些方法不僅對量化參數敏感，況且沒有考慮到魯棒性.Dutta T等改變了I幀里面4×4塊中的前兩個AC系數，插入水印[46].Sibaji G等提出了一種改變4×4變換塊的非零系數(NNZ)的數量，插入水印的盲水印算法[47].Chang等提出了一種沒有誤差漂移的基于DCT/DST的信息隱藏算法[48].Ali A E等采用了文獻[48]相同的算法，但不同的是在嵌入水印之前，把BCH碼應用在水印序列以提高了水印的魯棒性[49].

表2 幀內預測模式和掃描循序之間的關系Table 2 Relationship between intra prediction modes and coefficient scanning order

與H.264/AVC相同，在HEVC中，改變QTC插入水印時，要考慮誤差漂移.除此以外，還要考慮掃描方向.HEVC采用預測模式關聯掃描模式，因此改變QTC是要注意預測方向.表2列出了幀內預測模式和掃描循序之間的關系.如果預測模式是垂直方向，最好把水印嵌入在水平方向的系數，反而如果預測模式是水平方向，最好把水印嵌入在垂直方向的系數.

3.3 熵編碼過程中水印算法

H.264/AVC采用兩種熵編碼模式CAVLC和CABAC，然而HEVC只采用一種熵編碼CABAC[50].HEVC編碼過程中，CABAC編碼是視頻編碼的最后一步，CABAC解碼則對應為視頻解碼的最先開始.原始視頻經編碼以后產生的是一系列語法元素，因此輸入到CABAC的符號就是連續不斷的語法元素，編碼一個語法元素的流程如圖7所示.

圖7 上下文自適應二進制算術編碼流程圖Fig.7 Flow of CABAC

CABAC編碼要經過如下的3個步驟：二進制化(binarization)、上下文建模(context modeling)、二進制算術編碼(binary arithmetic coding).算術編碼利用被估計的概率(上下文模式)或0.5的等概率(旁路模式)，將二進制符號壓縮成比特[15].

如圖7所示，CABAC包括兩種編碼模式：常規編碼模式以及旁路編碼模式.常規編碼模式(Regular Coding Mode)如圖7中右上分支所示，包括上下文建模和算術編碼兩個部分.在算術編碼之前，二進制值進入上下文建模步驟，在這里為它選擇一個概率模型.模型的選擇可能依賴于先前已編碼的語法元素或二進制串.接著，在上下文模型確定以后，二進制值及相應的模型一起送往常規算術編碼模塊進行編碼，隨時輸出編碼結果，并根據編碼結果對相應的上下文模型進行更新.旁路編碼模式(Bypassing Coding Mode)如圖7中右下分支所示，在該模式簡化了算術編碼過程，沒有為每個二進值分配一個特定的概率模型.

常規編碼模式包括上下文模型概率的估計與更新的反饋回路，因此，因水印而產生的任何變化都影響到編碼，很難進行正確的解碼.然而，旁路編碼模式沒有概率更新，并對所有二進制符號以0.5的概率進行編碼，因此水印的變化不會影響到下一個語法元素的編碼.為此，我們選擇旁路編碼模式的語法元素作為水印待嵌入候選元素.

另一方面，H.264/AVC旁路編碼基本上在已量化的變換系數的一些語法元素的二進制化中被使用，反而在HEVC中，大部分有可能的二進制符號值被旁路編碼模式處理.與H.264/AVC相比，在HEVC中存在更多的旁路編碼二進制符號，這意味著會嵌入更多的水印.

Bo Jiang等提出了在HEVC中基于CABAC的數據隱寫方法[51].這算法中將運動矢量差(MVD)作為嵌入候選，在它的二進制化中進行水印嵌入.文獻[47，48]表明了CABAC過程中只是經bypass編碼的語法元素可以嵌入水印.HEVC標準規定了比H.264/AVC更多的經bypass編碼的二進制符號(bin)的數量，這為水印嵌入提供了有利條件.在CABAC過程中嵌入水印時，要注意考察語法元素的二進制化過程.

4 結束語

本文對H.264/AVC水印算法進行了總結，指明了將H.264/AVC水印算法擴展到HEVC的問題.幀內預測過程中以建立水印比特和預測模式之間映射關系或水印比特和預測塊尺寸之間映射關系可進行水印嵌入，并在嵌入過程中將預測模式或預測塊的變化對視頻品質的影響降到最低.這種算法對攻擊比較脆弱，且嵌入容量較小.采用量化系數的水印算法在水印算法中對攻擊的魯棒性最好，可以嵌入較多水印信息.在量化系數中嵌入水印的情況下要考慮誤差漂移和系數變化對CABAC的影響，同時也要考慮掃描方向.CABAC過程中，水印可以嵌入經旁路編碼的二進制化語法元素中，但可操作的語法元素極少.雖然HEVC視頻編碼標準比H.264/AVC壓縮性能更高，但也存在水印嵌入的空間與可能性，尤其在某些元素中相比H.264/AVC更有利于視頻水印嵌入操作.

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