基于深度图像和Otsu分割的视频水印方法

摘要

本发明公开一种基于深度图像和Otsu分割的视频水印方法，包括以下步骤：获取视频关键帧的深度图像；利用Logistic映射对水印图片进行置乱，生成杂乱无序的一维水印信息；根据深度图像提供的景深信息，利用Otsu阈值分割法将深度图像分割成前景和背景两个区域，并对视频关键帧的前景区域进行判断，在属于前景区域的亮度分量子块的DCT系数上嵌入水印信息；对含有水印的视频进行前景和背景区域判断，在属于前景区域的亮度分量子块的DCT系数上提取出水印信息。本发明根据视频关键帧的深度信息来确定水印的嵌入区域，有效的解决人类视觉系统中没有考虑场景空间位置相关性等问题，并且对椒盐噪声、乘性噪声、高斯噪声、亮度对比度调节等攻击都具有较好的鲁棒性。

主权项

一种基于深度图像和Otsu分割的视频水印方法，其特征在于：利用视频关键帧的深度图像提供的景深信息，设置两个阈值将深度图分割成前景和背景两个区域，在属于前景区域的视频关键帧的亮度分量子块上嵌入水印信息；该方法包括以下几个步骤：步骤A、获取视频关键帧的深度图像；步骤B、利用Logistic映射对水印图片进行置乱，生成杂乱无序的一维水印信息；步骤C、根据深度图像提供的景深信息，利用Otsu阈值分割法将深度图像分割成前景区域和背景区域，并对视频关键帧的前景区域进行判断，在属于前景区域的亮度分量子块的DCT系数上嵌入水印信息；步骤D、对含有水印的视频进行前景和背景区域判断，在属于前景区域的亮度分量子块的DCT系数上提取出水印信息，然后对提取的水印信息按照与Logistic映射相反方法进行变换，最后按照原始水印图像的规格大小进行排列，即可获取出水印图像；所述的步骤B具体包括以下几个步骤：步骤B1、利用初始值X₀和分叉函数μ在Logistic映射下产生一个长度为L的一维混沌序列X：X＝{X_k:k＝0,1,2,...,L}，其中L是一维水印信息的长度；其中一维Logistic映射的计算公式如下：X_n+1＝X_n×μ×(1‑X_n),μ∈[0,4],X∈[0,1]  (2)步骤B2、按照公式(3)对序列X进行处理，获得新的序列X'；将序列X'和一维水印图像的序列W进行异或运算，生成杂乱无序的一维水印信息，即完成水印信息的预处理；其中是序列X的均值  (3)。