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一種用于視頻版權保護的方法及裝置.pdf

摘要
申請專利號:

CN201610885342.5

申請日:

2016.10.10

公開號:

CN106303756A

公開日:

2017.01.04

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):H04N 21/8358申請日:20161010|||公開
IPC分類號: H04N21/8358(2011.01)I; G06T1/00; G06F21/16(2013.01)I; G06K9/62 主分類號: H04N21/8358
申請人: 中國農業大學
發明人: 高萬林; 馮慧; 宋越; 劉云玲; 張莉; 李佳璇; 于麗娜
地址: 100193 北京市海淀區圓明園西路2號
優先權:
專利代理機構: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 代理人: 李相雨
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201610885342.5

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2017.02.01|||2017.01.04

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種用于視頻版權保護的方法和裝置,該方法包括S1:采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;S2:采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;S3:對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成水印密文;S4:對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用于標識所述預設視頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。該方法可在已分割好的鏡頭中,根據其內容的變化程度,自適應地確定聚類所需的閾值,如關鍵幀的個數等,無需預定義任何閾值。然后采用動態的無監督聚類算法自動提取關鍵幀。這種方法很大程度的降低一個鏡頭內選取關鍵幀所表示信息的冗余度,從而提高視頻中實現零水印方法的準確性。

權利要求書

1.一種用于視頻版權保護的方法,其特征在于,包括:
S1:采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;
S2:采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;
S3:對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成水印密文;
S4:對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用于標識所述預設視
頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。
2.根據權利要求1中所述的方法,其特征在于,所述步驟S1包括:
S11:讀取所述預設視頻中的每一幀圖像,提取每一幀圖像的特征向量;
S12:根據每一幀圖像的特征向量,以相鄰兩幀間的圖像的相似度為樣本,在一維數據
空間中進行聚類分析;
S13:采用ISODATA算法對所述預設視頻中的每一幀圖像進行動態聚類分析,其中,所述
動態聚類分析中的閾值根據所述聚類分析確定;
S14:獲取距所述動態聚類分析中的每一類的中心點最近的幀作為所述預設視頻中的
關鍵幀。
3.根據權利要求2中所述的方法,其特征在于,所述步驟S2包括:
S21:將所述關鍵幀按照亮度進行8×8的分塊,對每一塊進行8×8的二維離散余弦變
換,獲取每一塊的DC系數;
S22:針對獲取的DC系數進行Arnold映射置亂圖像后,進行1×4的一維離散余弦變換,
得到AC系數;
S23:根據AC系數提取所述關鍵幀的特征值。
4.根據權利要求3中所述的方法,其特征在于,所述步驟S3包括:
獲取所述水印圖像的二值圖像,將所述二值圖像掃描為一維二值序列,并對所述一維
二值序列進行擴頻處理;
采用Logistic映射生成二值混沌序列;
將所述二值混沌序列與擴頻后的一維二值序列進行異或處理,生成所述水印密文。
5.一種用于視頻版權保護的裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;
提取模塊,用于采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;
水印加密模塊,用于對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成水印密
文;
處理模塊,用于對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用于標識
所述預設視頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。
6.根據權利要求5中所述的裝置,其特征在于,所述獲取模塊還用于:
讀取所述預設視頻中的每一幀圖像,提取每一幀圖像的特征向量;
根據每一幀圖像的特征向量,以相鄰兩幀間的圖像的相似度為樣本,在一維數據空間
中進行聚類分析;
采用ISODATA算法對所述預設視頻中的每一幀圖像進行動態聚類分析,其中,所述動態
聚類分析中的閾值根據所述聚類分析確定;
獲取距所述動態聚類分析中的每一類的中心點最近的幀作為所述預設視頻中的關鍵
幀。
7.根據權利要求6中所述的裝置,其特征在于,所述提取模塊還用于:
將所述關鍵幀按照亮度進行8×8的分塊,對每一塊進行8×8的二維離散余弦變換,獲
取每一塊的DC系數;
針對獲取的DC系數進行Arnold映射置亂圖像后,進行1×4的一維離散余弦變換,得到
AC系數;
根據AC系數提取所述關鍵幀的特征值。
8.根據權利要求7中所述的裝置,其特征在于,所述水印加密模塊還用于:
獲取所述水印圖像的二值圖像,將所述二值圖像掃描為一維二值序列,并對所述一維
二值序列進行擴頻處理;
采用Logistic映射生成二值混沌序列;
將所述二值混沌序列與擴頻后的一維二值序列進行異或處理,生成所述水印密文。

說明書

一種用于視頻版權保護的方法及裝置

技術領域

本發明屬于數字版權保護技術領域,具體涉及一種用于視頻版權保護的方法及裝
置。

背景技術

隨著科技的發展和人類生活的不斷進步,多媒體技術得到了越來越廣泛的應用,
多媒體(如視頻、音頻、圖像、文本等)信息在我們的日常生活中也扮演著越來越重要的角
色。由此,視頻的產權保護漸漸成為人們研究的焦點。零水印作為一種不對原視頻圖像數據
進行修改的新型數字水印技術得到了人們的廣泛關注。但零水印技術目前發展還不夠成
熟,視頻作為一種復雜的傳播媒體其變化性很大,我們需要研究的地方還很多。

現代農業科普系列視頻:現有的現代農業科普系列視頻大多是高校和科研院所錄
制的講座類視頻,這些視頻經過了專業的后期編輯,拍攝角度、光線及色彩都較為規范。視
頻主要有以下特征:1)視頻亮度和飽和度的影響可以忽略,以色度為主,對于這類視頻最適
合借助顏色特征、通過計算顏色直方圖差異來實現鏡頭分割。2)現代農業科普講座類視頻
鏡頭變化大多是突變,但是也存在漸變效果,所以鏡頭邊界檢測方案需要能夠同時檢測突
變和漸變。3)視頻對象單一,主體只有農作物,且畫面沒有運動特征;絕大多視頻以講解為
主,不配帶字幕,故無需考慮字幕與分割的關系。4)畫面無運動特征,攝像機錄制視頻時無
劇烈變化,不會造成視頻幀直方圖的突變而造成誤檢。

數字水印技術:數字水印技術是將一些標識信息(即數字水印)直接嵌入數字載體
當中,但不影響原載體的使用價值,也不容易被人的知覺系統覺察或注意到。通過這些隱藏
在載體中的信息,可以達到確認內容創建者、購買者、傳送隱秘信息或者判斷載體是否被篡
改等目的。數字水印是信息隱藏技術的一個重要研究方向。

現有的水印技術中,視頻鏡頭內的冗余信息過多,水印構造的效率低。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是如何解決現有技術中視頻鏡頭內的冗余信息過多,
水印構造的效率低的問題。

針對以上技術問題,本發明提供了一種用于視頻版權保護的方法,包括:

S1:采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;

S2:采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;

S3:對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成水印密文;

S4:對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用于標識所述預
設視頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。

可選地,所述步驟S1包括:

S11:讀取所述預設視頻中的每一幀圖像,提取每一幀圖像的特征向量;

S12:根據每一幀圖像的特征向量,以相鄰兩幀間的圖像的相似度為樣本,在一維
數據空間中進行聚類分析;

S13:采用ISODATA算法對所述預設視頻中的每一幀圖像進行動態聚類分析,其中,
所述動態聚類分析中的閾值根據所述聚類分析確定;

S14:獲取距所述動態聚類分析中的每一類的中心點最近的幀作為所述預設視頻
中的關鍵幀。

可選地,所述步驟S2包括:

S21:將所述關鍵幀按照亮度進行8×8的分塊,對每一塊進行8×8的二維離散余弦
變換,獲取每一塊的DC系數;

S22:針對獲取的DC系數進行Arnold映射置亂圖像后,進行1×4的一維離散余弦變
換,得到AC系數;

S23:根據AC系數提取所述關鍵幀的特征值。

可選地,所述步驟S3包括:

獲取所述水印圖像的二值圖像,將所述二值圖像掃描為一維二值序列,并對所述
一維二值序列進行擴頻處理;

采用Logistic映射生成二值混沌序列;

將所述二值混沌序列與擴頻后的一維二值序列進行異或處理,生成所述水印密
文。

另一方面,本發明還提供了一種用于視頻版權保護的裝置,包括:

獲取模塊,用于采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;

提取模塊,用于采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;

水印加密模塊,用于對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成水
印密文;

處理模塊,用于對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用于
標識所述預設視頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。

可選地,所述獲取模塊還用于:

讀取所述預設視頻中的每一幀圖像,提取每一幀圖像的特征向量;

根據每一幀圖像的特征向量,以相鄰兩幀間的圖像的相似度為樣本,在一維數據
空間中進行聚類分析;

采用ISODATA算法對所述預設視頻中的每一幀圖像進行動態聚類分析,其中,所述
動態聚類分析中的閾值根據所述聚類分析確定;

獲取距所述動態聚類分析中的每一類的中心點最近的幀作為所述預設視頻中的
關鍵幀。

可選地,所述提取模塊還用于:

將所述關鍵幀按照亮度進行8×8的分塊,對每一塊進行8×8的二維離散余弦變
換,獲取每一塊的DC系數;

針對獲取的DC系數進行Arnold映射置亂圖像后,進行1×4的一維離散余弦變換,
得到AC系數;

根據AC系數提取所述關鍵幀的特征值。

可選地,所述水印加密模塊還用于:

獲取所述水印圖像的二值圖像,將所述二值圖像掃描為一維二值序列,并對所述
一維二值序列進行擴頻處理;

采用Logistic映射生成二值混沌序列;

將所述二值混沌序列與擴頻后的一維二值序列進行異或處理,生成所述水印密
文。

本發明提供的用于視頻版權保護的方法和裝置中,該方法采用聚類分析方法獲取
關鍵幀,通過聚類分析得到動態聚類的閾值,可在已分割好的鏡頭中,根據其內容的變化程
度,自適應地確定聚類所需的閾值,如關鍵幀的個數等,無需預定義任何閾值。然后采用動
態的無監督聚類算法自動提取關鍵幀。這種方法很大程度的降低一個鏡頭內選取關鍵幀所
表示信息的冗余度,從而提高視頻中實現零水印方法的準確性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現
有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖是本發
明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根
據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發明一個實施例提供的用于視頻版權保護的方法的流程示意圖;

圖2是本發明另一個實施例提供的用于視頻版權保護的裝置的結構框圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合本發明實施例
中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例是
本發明一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領域普通技術人員
在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。

圖1是本實施例提供的用于視頻版權保護的方法的流程示意圖,參見圖1,該方法
包括:

S1:采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;

S2:采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;

S3:對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成水印密文;

S4:對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用于標識所述預
設視頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。

需要說明的是:零水印技術指的是,首先把表征圖像特征的某種信息通過某種特
定的算法提取出來,然后以某種規定的方式將作者的標識信息與該信息結合,形成一個注
冊的水印信息,最后將該水印信息注冊到第三方的知識產權信息數據庫中。由于零水印方
案中的數字水印是注冊到第三方的數字水印信息數據庫中,而不是嵌入到數字媒體中,因
此也就不存在數字媒體質量下降或水印量受限制等問題。

另一方面,當有數字載體作品需要作版權判定時,首先通過一定的算法方式提取
待檢測作品的特征量,然后將原作者的標識信息與提取出的作品特征量以原規定算法方式
結合,得到一個新的水印信息,判斷這個水印信息與第三方知識產權信息數據庫中注冊的
水印信息的相似性,如果相似性極小,則認為待檢測作品不是原注冊過的作品,反之認為是
原作者的作品。

本實施例所提供的方法是針對現代農業科普視頻視頻鏡頭內冗余信息較多、鏡頭
間切換明顯、視頻關鍵幀提取不同于普通視頻關鍵幀提取方法等特點提出的,用于實現現
代農業科普系列視頻的版權保護。研究了基于聚類的視頻分割方法和數字水印后,在結合
現代農業科普系列視頻畫面特點的基礎上改進了零數字水印方法。改進后的方法不同于傳
統的零水印算法,避免了幀序號不連續以及鏡頭錯誤分割可能造成的關鍵幀選取不合適等
問題,也解決了現有鏡頭聚類方法不適用于現代農業科普系列視頻的問題,而且不同于傳
統的數字水印技術,零水印是一種不可見的數字水印,從而使得該視頻版權保護方法更加
具有針對性。

本實施例提供的用于視頻版權保護的方法采用聚類分析方法獲取關鍵幀,通過聚
類分析得到動態聚類的閾值,可在已分割好的鏡頭中,根據其內容的變化程度,自適應地確
定聚類所需的閾值,如關鍵幀的個數等,無需預定義任何閾值。然后采用動態的無監督聚類
算法自動提取關鍵幀。這種方法很大程度的降低一個鏡頭內選取關鍵幀所表示信息的冗余
度,從而提高視頻中實現零水印方法的準確性。

進一步地,所述步驟S1包括:

S11:讀取所述預設視頻中的每一幀圖像,提取每一幀圖像的特征向量;

S12:根據每一幀圖像的特征向量,以相鄰兩幀間的圖像的相似度為樣本,在一維
數據空間中進行聚類分析;

S13:采用ISODATA算法對所述預設視頻中的每一幀圖像進行動態聚類分析,其中,
所述動態聚類分析中的閾值根據所述聚類分析確定;

S14:獲取距所述動態聚類分析中的每一類的中心點最近的幀作為所述預設視頻
中的關鍵幀。

進一步地,所述步驟S2包括:

S21:將所述關鍵幀按照亮度進行8×8的分塊,對每一塊進行8×8的二維離散余弦
變換,獲取每一塊的DC系數;

S22:針對獲取的DC系數進行Arnold映射置亂圖像后,進行1×4的一維離散余弦變
換,得到AC系數;

S23:根據AC系數提取所述關鍵幀的特征值。

進一步地,所述步驟S3包括:

獲取所述水印圖像的二值圖像,將所述二值圖像掃描為一維二值序列,并對所述
一維二值序列進行擴頻處理;

采用Logistic映射生成二值混沌序列;

將所述二值混沌序列與擴頻后的一維二值序列進行異或處理,生成所述水印密
文。

作為具體的實施例,該方法包括:

步驟1:視頻中關鍵幀的提取,用于提取視頻中的關鍵幀,在視頻序列上進行鏡頭
分割,再在鏡頭內部提取出代表鏡頭內容的關鍵幀。

步驟2:關鍵幀圖像的處理,用于對視頻中的關鍵幀分塊,并進行二維DCT變換(離
散余弦變換),提取每一塊的DC系數進行一維DCT變換。

步驟3:水印圖像的加密,將水印圖像經過加密后生成水印密文。

步驟4:零水印的構造,將水印密文同步驟2中提取出的特征值進行異或處理,形成
零水印,注冊到IPR數據庫中。

該視頻關鍵幀提取方法,用于提取現代農業科普系列視頻中的關鍵幀,研究過該
系列視頻鏡頭內冗余信息較多、鏡頭間切換明顯、視頻關鍵幀提取不同于普通視頻關鍵幀
提取方法的特性后,根據其特性,先視頻序列上進行鏡頭分割,再在鏡頭內部提取出代表鏡
頭內容的關鍵幀。

該方法可以有效的適用于農業科普系列視頻,在不修改原始視頻的基礎上能夠克
服已有的零水印構造算法的效率問題,并在提高視頻水印魯棒性的同時,抵擋住H.264、
MPEG-4壓縮,噪聲供給,濾波,幀剪切等攻擊。

能夠有效解決農業科普系列視頻鏡頭內冗余信息較多、鏡頭間切換明顯、視頻關
鍵幀提取不同于普通視頻關鍵幀提取方法,并且平衡傳統視頻數字水印嵌入時出現的水印
魯棒性和視頻清晰度之間的矛盾,不更改任何視頻數據。

改善了版權認證保護的方法,提高了算法的構造效率及準確性,能抵擋H.264、
MPEG-4壓縮,噪聲供給,濾波,幀剪切等攻擊。

另一方面,參見圖2,本實施例提供了一種用于視頻版權保護的裝置20,包括獲取
模塊21、提取模塊22、水印加密模塊23和處理模塊24,其中,

獲取模塊21,用于采用聚類分析方法獲取預設視頻中的關鍵幀;

提取模塊22,用于采用離散余弦變換提取所述關鍵幀的特征值;

水印加密模塊23,用于對待嵌入至所述關鍵幀中的水印圖像進行加密處理,生成
水印密文;

處理模塊24,用于對所述關鍵幀的特征值和所述水印密文進行異或處理,生成用
于標識所述預設視頻的零水印,將所述零水印注冊至數據庫中。

本發明提供的用于視頻版權保護的裝置中,采用聚類分析方法獲取關鍵幀,通過
聚類分析得到動態聚類的閾值,可在已分割好的鏡頭中,根據其內容的變化程度,自適應地
確定聚類所需的閾值,如關鍵幀的個數等,無需預定義任何閾值。然后采用動態的無監督聚
類算法自動提取關鍵幀。這種方法很大程度的降低一個鏡頭內選取關鍵幀所表示信息的冗
余度,從而提高視頻中實現零水印方法的準確性。

進一步地,所述獲取模塊還用于:

讀取所述預設視頻中的每一幀圖像,提取每一幀圖像的特征向量;

根據每一幀圖像的特征向量,以相鄰兩幀間的圖像的相似度為樣本,在一維數據
空間中進行聚類分析;

采用ISODATA算法對所述預設視頻中的每一幀圖像進行動態聚類分析,其中,所述
動態聚類分析中的閾值根據所述聚類分析確定;

獲取距所述動態聚類分析中的每一類的中心點最近的幀作為所述預設視頻中的
關鍵幀。

進一步地,所述提取模塊還用于:

將所述關鍵幀按照亮度進行8×8的分塊,對每一塊進行8×8的二維離散余弦變
換,獲取每一塊的DC系數;

針對獲取的DC系數進行Arnold映射置亂圖像后,進行1×4的一維離散余弦變換,
得到AC系數;

根據AC系數提取所述關鍵幀的特征值。

進一步地,所述水印加密模塊還用于:

獲取所述水印圖像的二值圖像,將所述二值圖像掃描為一維二值序列,并對所述
一維二值序列進行擴頻處理;

采用Logistic映射生成二值混沌序列;

將所述二值混沌序列與擴頻后的一維二值序列進行異或處理,生成所述水印密
文。

以上所述僅為本發明的優選實施例而已,并不用于限制本發明,對于本領域的技
術人員來說,本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原則之內,所作的任何修
改、等同替換、改進等,均應包含在本發明的保護范圍之內。

關 鍵 詞:
一種 用于 視頻 版權 保護 方法 裝置
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