基于人眼視覺(jué)與SIFT的抗集合攻擊視頻雙水印算法

　　針對(duì)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(wèn)題，提出一種基于人眼視覺(jué)特性與尺度不變特征變換（ SIFT）相結(jié)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(jué)掩蔽閾值作為水印的最大嵌入強(qiáng)度。其次，將視頻幀進(jìn)行離散小波變換（DWT），對(duì)中高頻子帶系數(shù)提出基于視頻運(yùn)動(dòng)信息的自適應(yīng)水印算法；針對(duì)低頻子帶，提出基于小波低頻系數(shù)統(tǒng)計(jì)特性的抗幾何攻擊視頻水印算法。最后，以SIFT作為觸發(fā)器判斷視頻幀是否遭受幾何攻擊，對(duì)遭受幾何攻擊的視頻幀利用SIFT的尺度與方向不變性進(jìn)行校正，并對(duì)校正后的視頻幀提取水印信號(hào)；針對(duì)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(shí)時(shí)性視頻水印算法——基于小波域直方圖的視頻水?。╒W-HDWT）算法比較，峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%；與基于特征區(qū)域的水印算法相比，水印嵌入容量提高約10倍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在保證水印透明度較好的情況下，所提算法對(duì)常規(guī)幾何攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性。