1、 基于 MVD 的 H.264視頻隱寫算法及實現摘要信息隱藏技術在信息安全領域越來越發揮著不可替代的作用，近年來關于該領域的研究，學者也在不斷深入。而信息隱藏需要視頻信號進行承載，越來越引起研究人員的重視。基于H.264標準的視頻文件隱寫術也是一個非常有前途的研究方向。壓縮視頻關鍵因素就包括運動矢量，它是視頻隱寫術的重要承載工具。于是，本文主要研究基于運動矢量（MV）的視頻隱寫算法。然而，基于運動矢量（MV）的視頻隱寫算法會破壞相同幀中相鄰宏塊的運動矢量或者相鄰幀的相同位置中宏塊的運動矢量之間的相關性，很容易被基于時空相關性隱寫分析算法檢測到它。為了解決這個問題，在H264AVC的視頻編解碼標

2、準下構建了一種能抵抗基于運動矢量殘差隱寫分析的視頻隱算法。因為保持運動矢量殘差的統計特征的隱寫算法能夠很好地保持視頻運動矢量的時空相關性，通過利用F5編碼方法將大于一個隱寫位嵌入每個幀間編碼宏塊的LSB組中（長度116）并考慮MVD+1、-1的平衡性；針對多個視頻序列載體的算法測試結果表明，該隱寫策略的視覺隱藏效果較好，可實現隱寫隱秘數據的提取，并可減少基于MVD統計特性隱寫分析算法的檢出率。關鍵字：運動矢量 運動矢量殘差 H.264/AVC標準 視頻隱寫 信息隱藏 IImplementation of a H.264 video steganography algorithm based o

3、n MVDABSTRACTInformation hiding technology is playing an irreplaceable role in the field of information security.As a good carrier of information hiding, video signals are increasingly attracting the attention of researchers.Video file steganography based on the H.264 standard is also a very promisi

4、ng research direction.Motion vectors are a unique component of compressed video and the main carrier of video steganography.Therefore, video steganography analysis based on motion vectors is highly desirable.However, a motion vector based video steganography algorithm corrupts the correlation betwee

5、n motion vectors of adjacent macroblocks in the same frame or motion vectors of macroblocks in the same position of adjacent frames.It is easy to detect it by a spatiotemporal correlation stash analysis algorithm.In order to solve this problem, a video hidden algorithm based on motion vector residua

6、l steganography analysis is constructed under H264AVC video codec standard.Because the steganographic algorithm that maintains the statistical characteristics of motion vector residuals can maintain the spatiotemporal correlation of video motion vectors well.By using the F5 encoding method, more tha

7、n one steganographic bit is embedded in the LSB group of each inter-coded macroblock (length 1 to 16) and the balance of MVD+1 and -1 is considered.The algorithm test results for multiple video sequence carriers show that the visual hiding effect of the steganography strategy is better, the steganog

8、raphic secret data can be extracted, and the detection rate based on the MVD statistical characteristic steganalysis algorithm can be reduced.Key words：Motion Vector Motion Vector Difference H.264/AVC Standard Video Steganographic Information Hiding Spatiotemporal CorrelationII目錄第1章 緒論21.1 研究背景21.1.

9、1 課題內容21.1.2 研究意義21.2 研究現狀21.3 論文組織5第2章 視頻信息隱藏技術基礎62.1 視頻隱寫基礎62.1.1 視頻中的隱寫原理62.1.2 未壓縮視頻的隱寫72.1.3 壓縮視頻的隱寫72.1.4 視頻隱寫的特點82.1.5 視頻隱寫的性能指標82.2 信息隱藏基礎92.2.1 信息隱藏的一般模型92.2.2 基于圖像的信息隱藏102.2.3 基于視頻的信息隱藏102.2.4 視頻信息隱藏與圖像信息隱藏之比較122.3 本章小結13第3章 基于運動矢量殘差的視頻隱寫算法143.1 引言143.2 算法描述143.2.1 隱秘信息嵌入算法143.3.2 隱秘信息提取算法

10、153.3 本章小結16第4章 基于運動矢量殘差的視頻隱寫算法實現及測試174.1 算法實現174.1.1 隱秘信息隱寫算法實現174.1.2 隱秘信息提取算法實現194.2 算法測試與分析204.2.1 測試參數204.2.2 算法測試分析204.3 本章小結22第5章 總結與展望235.1 總結235.2 論文展望23參考文獻25第1章 緒論1.1 研究背景1.1.1 課題內容了解信息隱藏和 H.264/AVC 視頻編碼的基本原理，學習已有的基于 H.264/AVC 標準的視頻隱寫算法及特點。在掌握 H.264/AVC 幀內編碼原理的基礎上，通過調試、跟蹤 H.264/AVC參考軟件 JM

11、 的程序源代碼，熟悉 JM 幀間預測的具體流程；通過修改 JM 源代碼，實現文獻8所述的視頻隱寫算法；使用該算法對多個視頻序列進行秘密信息嵌入和提取測試，統計秘密信息提取的正確率；使用該算法對視頻序列進行滿載嵌入，對比隱寫前后視頻序列的 RD 特性及 MVD 統計特征。1.1.2 研究意義在數字信息時代，秘密信息傳輸的安全要求越來越高，視頻信號作為信息隱藏的良好載體越來越受到研究者的關注。信息隱藏利用人類感知和數字媒體本身的冗余來將隱秘信息嵌入到載體中用來跟蹤它的使用，從而達到完整性認證和版權保護的目標。信息隱藏技術是一種跨越多個領域的新技術，如信號處理，數字通信，加密和計算機網絡，潛在的應用

12、市場非常龐大，其研究和經濟研究具有非常有價值的重要意義。雖然現在已經存在商業水印系統，但水印研究還不成熟，存在諸如魯棒性、可靠性識別、版權校對、快速自動網絡驗證、音視頻水印等問題。 它仍需要完美的解決方案得到解決。H264是新一代視頻編碼的標準，在通信領域發揮了非常重要作用，具有很高的編碼效率和網絡易用性。其采用了多參考幀、自適應熵編碼和整數變換、可變尺寸幀間預測、幀內預測等新技術。現存的針對H264視頻標準的信息嵌入方法主要有以下：使用運動向量實現信息嵌入和基于量化后的整數變換系數進行信息嵌入。由于H264的特性是具有高壓縮比，壓縮過程中嵌入的隱秘信息很容易被排除為冗余數據，從而被篩出掉。所

13、以，解決該問題的最優方式是使用圖像視頻的運動相關性。然而，由于H264其具有比較復雜的編碼方法，且具備高的壓縮效率，導致編碼細微的調整都會讓產生比較明顯的改變，這給信息隱寫帶來了很大挑戰。1.2 研究現狀同一幀內相鄰宏塊或者相鄰幀相同位置宏塊的運動矢量之間的相關性會被以運動矢量(MV)為載體的視頻隱寫算法給打擾并破壞掉，從而很容易檢測到基于運動矢量時空相關性特征的隱寫分析算法。為了解決存在的這個問題，文獻1基于MV（運動矢量）的大部分傳統隱寫算法的修改相對較高。在分析了這些隱寫算法之后，提出了一種新穎的隱寫算法“基于運動矢量和矩陣編碼的視頻隱寫算法來隱藏秘密信息”。該信息嵌入到具有大振幅的運動

14、矢量的最佳分量（水平分量或垂直分量）中。該方案的主要貢獻如下：首先，其算法利用矩陣編碼技術降低了運動矢量的修改率;第二，視頻質量很高，因為通過使用相位角來嵌入信息來選擇運動矢量的最佳分量。與其他方案相比，所提出的隱寫方案不僅可以保持較高的利用率，而且可以降低運動矢量的修改率。同時，該方案保持了低計算復雜度和高不可感知性的優點。文獻2基于H264AVC的編碼標準證明了宏塊的其運動矢量時間和空間相關性與運動矢量殘差（MVD）密切相關，并講解了運動矢量時間和空間相關性產生的基本原理，運動矢量殘差可視為運動矢量時間和空間相關性的一種度量。我們提出了一種基于運動矢量殘差的隱寫算法，結合矩陣編碼對宏塊運動

15、矢量的殘余位置執行隱寫嵌入，并根據嵌入時運動矢量的殘差值之間的差異執行不同的平衡操作，進而可以保持運動矢量殘差的統計特性。根據理論研究與和實際驗證，得出此種隱寫算法可以消抵基于運動矢量的時空相關性的隱寫分析，并且還能夠更好地保持視頻序列本身的特性。因為運動矢量殘差（MVD）信息的冗余比較小，基于信息的視頻隱寫算法要高于基于運動矢量殘差隱寫算法的隱寫容量空域。文獻3提出了一種新的使用運動矢量和線性分組碼的隱寫方法，在H.264壓縮過程中將秘密消息嵌入到封面媒體的運動矢量中。在每n個運動矢量中嵌入（nk）比特，并且僅最多修改運動矢量的權重。這樣，算法不僅提高了嵌入效率，而且降低了MV修改率。實驗結

16、果表明，其提出的方案可以嵌入大量信息，并且可以保持良好的視頻質量。嵌入過程中嵌入容量大，視覺難以察覺，使得能夠滿足隱蔽通信的要求。文獻4結合H264AVC原先的RDO算法，根據幀內編碼規律，提出了一種能夠實現信息可逆的隱寫方案，并成功得到應用。由于在每個RDO算法的重建循環之后執行秘密信息的嵌入選擇，視頻圖像如果在編碼端重建，受到的影響程度較小，還能夠在解碼端實現載體視頻的恢復。此外，算法重建后，隱秘信息嵌入還可以參選預測模式的優劣，具體原理是基于算法的環境設置，進行隱秘信息的嵌入時選擇可用選項作為預測模式，然后結合原先的RDO算法，選取最佳預測模式，輸出算法編碼，此時隱秘信息就包含于最佳的預

17、測模式里。該文所提到的嵌入算法是以映射為基本規則，并且是在視頻的壓縮過程中進行隱秘信息嵌入的，這意味著計算復雜性更少，實時性能更低。接收方在接收到加密視頻后，先將隱秘信息進行提取，隨即將初始視頻進行全面恢復，于是初始視頻與恢復后的視頻幾乎是完全相同，說明算法具有可逆性。最終文章通過時間證明了此種算法具有可行性。當視頻降級但在可接受范圍內時，嵌入容量會進一步增大，比特率也會隨之變大，同時還具備非常小的時間復雜度。文獻5 在MPEG-2壓縮視頻的運動矢量中提出了一種新的數據隱藏方法。與運動矢量中大多數依賴于運動矢量屬性選擇的數據隱藏方法不同，選擇了一種不同的方法來選擇那些相關宏塊預測誤差高（低PS

18、NR）的運動矢量作為隱藏位的候選者在每個水平和垂直組件中。貪婪地搜索用于選擇對應于CMV的宏塊的閾值的合適值，使得即使在這些宏塊已被有損壓縮之后，解碼器也將相同地識別候選。嵌入和提取算法被實現并集成到MPEG-2編碼器/解碼器，并且基于兩個度量評估結果：重建視頻的質量失真和壓縮視頻的數據大小增加。該方法與另一個方法進 行比較依賴于運動矢量屬性的文獻。發現所提出的方法對視頻質量具有較低的失真并且較低的數據大小增加。未來的工作將針對增加嵌入式有效載荷的大小，同時保持穩健性和低失真。文獻6提出了一種壓縮視頻中的隱寫算法。根據離散小波變換視頻，可以將比特平面復雜度分割隱寫方法應用于小波域，以量化到比特

19、平面結構的屬性并嵌入秘密消息。如果壓縮的視頻被解碼然后嵌入到消息中，則可以根據解碼程度將其進一步劃分為完全解碼和部分解碼。如果壓縮的視頻被解碼然后嵌入到消息中，則可以根據解碼程度將其進一步劃分為完全解碼和部分解碼。文獻7嵌入對象選擇邊界或者內部宏塊的運動矢量（MV），把運動矢量嵌入和視頻對象嵌入結合，并且所選中的這些運動矢量的幅值要盡可能的大。水印嵌入不直接改變運動矢量的值，而是改變運動矢量的標志并選擇不同的運動補償方法，因此對視頻質量的影響很小。同時在水印圖像嵌入之前對其進行置亂，提高了魯棒性。文獻8中這些攻擊通過增加冗余和尋找用于幀處理的不可變字段來抵消。視頻被劃分為時域片段，所有時域片段

20、的構成部分都是若干相似的連續幀，每一幀包括的數據都完全一致，內部還嵌入同步索引，用來防止某一幀數據丟失或者由于幀排列次序發生變化造成的損失。盡管文獻中提到的方法安全性比較高，但它浪費了嵌入容量并使計算復雜化。文獻9壓縮視頻里，也可以把水印信息嵌入到 DCT系數中。Hartung等人提出了一種利用擴頻概念將水印嵌入MPEG-2壓縮視頻的DCT系數的算法。將水印信號進行擴展，放大和調制以獲得隨機序列，然后對其進行8×8DCT變換，并且在視頻流的8×8DCT系數上疊加DCT系數。在 DCT系數中添加水印是常見的方法，算法成熟，而且可以借鑒圖像中使用的的辦法。文獻10因為MPEG視

21、頻序列中的大多數幀是使用運動補償預測技術編碼的，所以在運動矢量中嵌入水印可以利用壓縮視頻流里的信息。盡管水印信息嵌入在運動矢量（MV）中，但是在幀間圖像的每個幀中僅選擇宏塊的一個運動矢量作為嵌入目標，以便簡化水印提取。基于此，建議將消息嵌入幅度大于閾值的運動矢量中，并且嵌入位置由運動矢量的相位確定（即校正運動矢量的水平或垂直分量）。文獻11提出了一種比較新穎的想法，即視頻拆分成為一個個相對獨立的幀間圖像，比如沒有數量標準的連續幀，將主要數據嵌入場景的基本單位，并使用相同場景重復每幀內的輔助數據嵌入。其實質是將部分數據嵌入在解碼后的視頻序列中，部分數據嵌入壓縮比特流中。 1.3 論文組織第1章

22、緒論，簡要說明了本課題的研究內容、意義和現狀；第2章 視頻信息隱藏技術基礎，介紹視頻隱寫和信息隱藏的原理、特點和性能指標；第3章 基于運動矢量殘差的視頻隱寫算法，分別介紹了基于MVD的信息隱寫算法和提取算法；第4章 基于運動矢量殘差的視頻隱寫算法實現及測試，通過結果繪制圖表，分析算法的性能和特點，以及從實驗性的數據圖上分析了基于運動矢量殘差的視頻隱寫分析的現象及從現象中總結出來的結論。第5章 總結和展望，對論文的工作進行了總結，并提出了在該算法的檢測下需要改進的進一步的工作第2章 視頻信息隱藏技術基礎2.1 視頻隱寫基礎2.1.1 視頻中的隱寫原理隱寫術是充分利用載體數據中存在的冗余來嵌入秘密

23、消息，加密和隱寫術都遵循Kerckhoff的原則。即隱寫安全不能依賴隱寫算法的保密性，但其實現取決于密鑰的保密性。如果攻擊者可以在不知道密鑰的情況下很好地分析現有的隱寫術，那么就會對敵對隱寫術造成比較嚴重的破壞。用戶一般以載體數據的統計性質與數據是否存在異常情況為依據來判斷隱秘信息的有無。而其隱寫術的統計特性一般隱蔽在載體數據之中，用戶需要根據這些數據進行精確的分析。一般情況下，用于統計分析的數據對隱寫行為反應程度越明顯，隱寫數據分析相應的就越好。相反，我們希望通過不斷提高隱寫術的安全性來抵制各式的檢測和攻擊。通常涵蓋下面的兩個方面：隱秘消息的寫入和隱秘消息的提取。嵌入式消息一般而言都是是比特

24、流，也可以是圖像，文本，視頻或聲音，具體取決于應用程序的目的。視頻內隱寫術嵌入秘密消息通過使用視頻中存在的冗余數據來達到這個目的。在這里，載體就指代視頻，嵌入隱秘信息的視頻可以代表載密對象，隱秘消息能夠表示成為任一比特流，隱寫流程如圖1所示。圖2-1 視頻中的隱寫流程根據隱秘消息嵌入算法，消息發出者可以利用密鑰把要進行隱秘的信息（b）傳至載體視頻（Vo）中以達到形成載密視頻（v1）的目的。為了滿足信道帶寬要求，載密視頻可以在通過信道傳輸時又被進行壓縮，同時還受到多種類型的攻擊或處理。用戶接收的載密視頻（v2）也是經過攻擊與處理之后的，用戶可以利用共享密鑰，按照消息提取算法進行隱秘消息（b）的提

25、取，進而實現隱秘通信過程。隱寫術主要用于在秘密通信中傳輸秘密消息，例如軍事通信和由信息和商業部門發送的大型秘密文件。近些年來，隱寫分析技術正在發展成為一個日益活躍的研究領域，并且越來越引起行業里的廣泛關注。前主要的隱寫分析技術都是分析把圖像作為隱藏信息的承載媒體。這是因為僅三種圖像格式（ bmp、jpeg、gif） 的數據傳輸量就占在一般的主干網上的整個傳輸量的 80%以上。按照隱寫分析技術可以達到的最終效果，隱寫分析可以包括被動隱寫分析與主動隱寫分析。就當前來看，盡管主動隱寫分析不僅可以判斷是否存在隱性信息，還能夠解碼信息的關鍵內容、長度以及所處位置，但因為該技術對編碼技術的要求比較高，所以

26、學術界對被動隱寫技術開展研究的學者比較集中。和其他一些的相關信息；而被動隱寫分析就只能用來確定多媒體數據中是否存在隱秘信息。按照算法的適用范圍，隱寫技術可以劃分成特定隱寫分析與廣義隱寫分析。當前大多數隱寫分析算法都屬于特定隱寫分析算法，特定隱寫分析例如針對 JPEG 圖像，針對調色板圖像，根據最低有效位的隱寫技術等，這是針對特定隱寫技術以及研究目標的特征執行的。盡管特定隱寫分析檢測率比其他算法相對較高，但算法的針對性比較強，適用范圍比較小，而隱寫技術的發展方向是趨于多樣性的，所以就限制了該算法的實際應用范圍。與特定隱寫分析不同，廣義隱寫分析通過定義信息識別模式來獲取嵌入信息或者圖像的特征，并創

27、建分類器用來達到隱秘信息檢測的目的，例如遺傳算法，神經網絡，多元回歸方程等。這種算法具有高度自適應性，適用于任何隱寫術，缺陷是由于未找到可靠有效的分類特征，檢測通過率較低。2.1.2 未壓縮視頻的隱寫當視頻未進行壓縮時，隱秘消息能夠直接嵌入至原始視頻中去，隨即對嵌入隱秘消息的視頻進行編碼。考慮到視頻由一系列靜止圖像組成，所以可以在圖像中使用隱寫方法。按照隱秘消息嵌入過程一般而言可以概括為一下兩類：一是對幀序列圖像進行一定的變換，在變換域進行消息的嵌入，這也是在未壓縮視頻中嵌入消息的常用方法。二是空間領域的嵌入，即利用幀序列圖像空間域的特性來嵌入消息，一般都是利用圖像的冗余信息，最簡單的情況是用

28、待嵌入消息替換視頻序列中的一些最低有效位(Least Significant Bit，LSB)，只有知道嵌入位置才能提取消息，而且視頻壓縮編碼要盡量去除冗余信息以壓縮數據量，因此經過視頻壓縮后，嵌入的消息可能丟失，影響安全性。2.1.3 壓縮視頻的隱寫在這種情況下，消息可以直接嵌入到壓縮碼流中，除此以外，將壓縮碼流進行解碼之后再嵌入隱秘消息也是可行的。如果選擇直接嵌入隱秘消息，最大的優勢是無需解碼全部視頻或者重新進行編碼。不足之處是隱秘消息的嵌入容量受到了限制，原因是隱秘消息嵌入在壓縮碼流中時，比特率會對嵌入容量產生約束。 于是，直接把隱秘消息嵌入至壓縮視頻中的應用程序具有許多用于數字水印的用

29、途。雖然隱寫術不同于數字水印，但是其研究可以參考數字水印的相關方法2.1.4 視頻隱寫的特點 （1）高容量，即在視頻中可以寫入更多的隱秘消息。與圖像不同，視頻所包含的一系列幀序列，都包括比較大的載體容量，能夠在里面嵌入隱秘信息，從而擁有較大的容量。 （2）安全性，由于視頻所具有的大數據量以及幀間所具有的冗余，視頻數據對于各種處理是非常敏感的，如幀添加、幀丟失、幀平均等。嵌入消息時必須考慮這些可能的處理，以提高安全性。（3）不可察覺性，這是隱寫算法所具備的基礎要求，不僅在視覺方面需要做到不被察覺，統計特征方面的變化也需要不被感知。即隱秘消息的寫入對視頻質量造成的影響對人的視覺系統來說是不可察覺的

30、，同時消息嵌入后不能改變原始視頻的統計特性，使得用統計方法無法檢測出秘密消息。 （4）符合視頻壓縮編碼標準。因為視頻所包含的數據信息較大，進行儲存或者發送時一般需要對其進行壓縮。如果是在未壓縮的視頻中嵌入消息，由于是利用冗余數據傳送隱秘消息，但編碼時需要清除冗余數據，若壓縮視頻時不符合編碼標準，那么很可能丟失已經嵌入視頻的隱秘消息，并且如果隱秘消息寫入在壓縮視頻中，則要求將與編碼標準組合。2.1.5 視頻隱寫的性能指標（1）安全性. 即隱秘消息抵制各種各樣視頻處理的能力。在設計算法時需要考慮考慮的問題以下的問題，例如幀添加、幀平均、幀丟失、視頻格式、改變視頻碼率的次序的轉換或者改變相鄰幀等等。

31、未壓縮視頻的特點是大量數據，高幀間冗余，通常在傳輸之前進行壓縮，但在傳輸過程中重新壓縮以滿足信道帶寬要求。在未壓縮視頻隱寫術中，主要關注的是如何在后續視頻壓縮后保留嵌入的視頻。如果寫入算考慮不當，則在壓縮視頻時寫入的隱秘消息可能會丟失。在壓縮視頻隱寫術中，隱秘消息寫入在壓縮碼流中，因此與視頻編碼標準的組合變得更緊密，并且抵抗視頻處理的能力變得更強，但幀添加，幀丟失等視頻處理還仍然需要我們去考慮。該問題可以通過冗余嵌入來解決，即通過基于某種考慮將消息重復嵌入視頻片段中來解決。（2）隱寫算法的性能. 雖然水印的應用需要實時寫入和快速檢測水印，但與隱寫術相比，檢測隱秘信息和快速寫入并不是最重要的因素

32、，但我們也必須將其考慮在內。在某些應用中，例如當會話內容在電話會議系統中隱藏在視頻中時，音頻信號需要快速寫入和提取，其中算法的性能特別重要。此外，由于視頻具有大量數據，因此處理起來很復雜，因此應該最小化隱寫算法的復雜性以確保快速嵌寫和檢測隱秘消息。在未壓縮視頻的情況下，可以使用圖像中的隱寫方法作為指導來寫入隱秘消息，但算法復雜度更高，因為隱秘消息需要被寫入然后再被編碼。當直接處理壓縮視頻時，復雜性很低，因為可以處理比特流以完成隱秘消息的寫入。當解碼壓縮視頻然后寫入隱秘消息時，復雜性相對較高，因為視頻需要在寫入隱秘消息之后被編碼。（3）嵌入容量.隱寫術是利用載體數據中存在的冗余來嵌入秘密消息的，

33、對于未壓縮的視頻序列來說，由于存在的冗余較多，因此獲得的寫入容量也較高，但是需要考慮在寫入消息后還需再次對其壓縮，這一過程可能會去除寫入在其中的隱秘消息。隱寫術使用載體數據中存在的冗余來寫入隱秘消息，但是未壓縮的視頻序列具有高冗余度，因此寫入容量會很大，但需要考慮寫入的隱秘消息。 然后需要再次壓縮它，此過程可能導致刪除已寫入的消息。對于壓縮視頻，在壓縮期間去除冗余，因此DCT系數，可變長度代碼，運動矢量和視頻對象用于減少通常與特定視頻編碼標準組合的冗余。嵌入秘密消息會降低可用的嵌入容量，但對視頻質量的影響較小，通常用于視頻水印。在實際應用程序中，需要選擇適當的視頻源作為滿足特定需求的載體，以便

34、平衡內置容量和安全性。從以上分析可以看出，在非壓縮視頻中寫入隱秘消息可以獲得更高的容量，但是需要考慮視頻壓縮，并且寫入隱秘消息的安全性相對較低。而對于壓縮視頻中的隱寫來說，雖然嵌入容量較低，但安全性較高在實際應用中，需要根據具體的應用需求選擇合適的視頻源，設計合適的隱寫算法2.2 信息隱藏基礎2.2.1 信息隱藏的一般模型信息隱藏與信息加密最終效果看似相同，但信息隱藏技術本質上是不同于加密技術的，信息隱秘相較于加密技術的明顯特征是其載體與普通載體外觀幾乎相同，但無法判斷是否嵌入隱秘信息。使用加密技術，隨機出現的密文位相對容易引起第三方的注意。信息隱藏技術有四個相對較大的領域：隱寫術，隱藏頻道和

35、水印匿名。隱寫的主要目標是利用載體的誤導性質來保護機密信息，而不被人發現，繼承了傳統信息隱匿的特征，并且被不可能被懷疑的載體隱藏以實現機密通信。隱藏頻道是網絡協議和系統設計中的漏洞，以及用于傳輸信息的秘密信道。匿名是指隱藏信息的來源和傳輸。數字水印的主要目標是保護載體本身，并通過盜版消除隱藏信息或者是否會改變，為了保護信息認證和數字版權而向數字產品添加版權信息。在信息隱匿技術的一般模型中，密鑰參與了大多數的信息隱匿算法，以確保信息隱匿的安全性。載體信息定義為用于隱匿隱秘信息的公共信息，秘密信息定義為隱匿在載體中的信息。發送器通過嵌入算法可以把隱秘信息寫入載體信息之中，由此產生的隱密載體可以在信

36、道里進行信息傳輸。在接收側，接收器使用與發送器相同或不同的密鑰從隱秘載體中檢測秘密載體，并根據提取算法提取隱秘信息。圖2-2 信息隱藏的系統框架2.2.2 基于圖像的信息隱藏一般來說，基于圖像的信息隱匿分析包括以下兩種算法：以轉換圖像區域為基礎的隱匿算法與在空間區域處理圖像信息的隱匿算法。以轉換圖像區域為基礎的隱匿算法首先會把圖像所處的區域由空間轉至變換區域，隨后重新設置變換區域的參數來進行隱秘信息的嵌入。一般而言，該算法的變換方式大都為離散變換，比如小波變換、余弦變換以及傅里葉變換等。相對于空間區域處理圖像信息的隱匿算法，其能夠比較良好的抵擋和預防各類對隱秘信息帶來的破壞行為。在空間區域處理

37、圖像信息的隱匿算法其隱秘信息嵌入原理為把圖像中的冗余數據代替為隱秘信息，該算法通常采用以下技術：直方圖轉換技術、像素差異處理技術與LSB技術等。其中直方圖轉換技術將隱秘信息嵌入為直方圖數據，該技術可以大大減少數據所占據的空間。其中LSB技術根據技術原理又包括匹配技術與替換技術，LSB匹配技術主要根據圖像的LSB，通過隨機增加數字或減少數字嵌入隱秘信息，而LSB替換技術是通過把圖像中的LSB替換成為秘密比特來嵌入隱秘信息。LSB技術算法通俗易懂，操作簡單，可以寫入的隱藏信息也比較多，缺陷是魯棒性不佳，因為隱秘信息是直接寫入到LSB上的。直方圖平移技術是通過移動直方圖來省出空間來嵌入數據。2.2.

38、3 基于視頻的信息隱藏數字視頻相對于其他多媒體數字信號，具有信號空間大的特點，以視頻為載體的信息隱藏技術能夠滿足其大容量嵌入的需求，且視頻隱藏對嵌秘后的單幅圖像質量要求并不高。圖2-3 視頻信息隱藏模型(1) 后置隱藏模型 后置隱藏與內置隱藏同屬壓縮域隱藏的范疇。此類算法復雜度較低，無需對視頻進行解碼或再編碼，通過直接修改壓縮后的碼流進行信息嵌入。但由于受視頻編碼句法和比特率的限制，此類算法隱藏容量十分有限，且程序編寫難度較大，因此，目前研究較少。H&G算法的第一步是調整水印擴頻與自適應系數，直到其與空間水印圖像的視頻序列達到一樣尺寸，然后進行變換，充分發揮頻域的線性性質，通過線性疊加

39、重建視頻與變換系數來嵌入隱秘信息。此外，還提出了飄移補償策略來維持穩定性，應對因為數據修改產生的視覺影響，保證視頻重建后的像素質量。 (2) 內置隱藏模型 內置隱藏一般結合相應的視頻編碼標準（MPEG 及 H.26X 系列），通過調制視頻壓縮過程中的某些系數來嵌入信息。此類算法與編碼步驟很好的結合了起來，可以廣泛應用到隱秘通信及版權保護中，是目前視頻信息隱藏技術的主流研究方向。(3) 前置隱藏模型 此類模型直接對原始視頻數據進行操作，涵蓋原始域和變換域兩類隱藏算法。 原始域中隱藏即利用原始視頻序列空域冗余進行信息嵌入，最簡單的情況如置換視頻圖像像素的 LSB 位來隱藏信息。此種情形若要正確提取

40、，必須知曉信息嵌入位置，且嵌秘視頻序列需要進行壓縮，而壓縮過程會使部分秘密信息丟失，因此安全性較差。變換域中隱藏指先對視頻序列進行某種變換，之后對變換域系數進行操作。2.2.4 視頻與圖像的信息隱藏對比通常來說，視頻序列可以被視為一系列相鄰且連續的靜止圖像組，類似于靜止圖像技術和隱藏圖像的設計。然而，由于可用載體空間大，時域空間具備獨特的壓縮性，視頻自身也具有時間限制，這些因素都使隱藏技術設計時具備獨特性。最明顯的不同是視頻的隱秘信息相較于圖片，可用載體空間更大。視頻序列與圖像信號空間的限制不同，可以有更多可用空間來存儲隱秘信息，而且視頻信號不止在空間區域，還可以延伸到時間區域，從而在一定程度

41、上增大了人類視覺特性范圍。在對視頻寫入隱秘信息的時候，一定得包含有損壓縮的編碼過程。因為視頻序列所包括的數據信息比較多，當我們進行存儲或傳遞時，一定得包含有損壓縮的編碼過程，從而寫入的隱秘信息需要盡量能夠避免有損壓縮編碼的對信息造成的影響。 在不同情況下，視頻編碼應用系統會提出實時或接近實時的要求，以及用于實現信息隱藏和提取算法的其他約束。一般而言，在靜止圖像中嵌隱秘信息時，比較小的時間延遲對提取水印的影響不是很大，然而如果換做視頻數據，因為視頻幀具有高幀速率，為了保證數據流的連續性與流暢性，提取或嵌入隱匿信息時若時間產生延遲對會對視頻質量造成比較大的損失，視頻幀率會降低。可以看出，系統約束和

42、已建立的國際通用的視頻壓縮編碼標準，在一定水平上使隱匿算法設計的靈活性有所降低。又因為視頻隱秘信息與靜止圖像的隱秘信息技術的特殊屬性不盡相同，目前圖像信息隱匿算法還沒有能力去維護視頻隱秘信息，所以視頻信息隱匿技術仍然存在新的問題，還需要學者進行更深層次的研究探索。 首先，因為數字視頻是由一系列連續的視頻幀構成，相鄰幀之間的內容相似程度會比較高，這會造成和圖像水印同種類型的對象去攻擊視頻水印的狀況，甚至會出現特別的攻擊形式的攻擊例如一些針對視頻水印的攻擊，可能造成幀刪除、幀重組與幀間統計平均等現象，于是人們開始提出要提高視頻水印技術抵抗攻擊的能力。同時，用戶開始對視頻數據執行多種類型的操作，為了

43、方便對視頻進行管理，或者更為便捷的利用視頻資源。這也會對視頻信息隱匿希統造成某些程度的傷害。第二，視頻信息隱匿要用友盲檢測性，以及用友隨機檢測性。基于原始視頻數據在我們提取數據時會很大程度的增加其運算的復雜程度，從而使得我們無法利用算法達到實時性的原因，所以我們在提取隱匿信息時，應該禁止去使用原來的視頻數據。此外，如果我們使用非盲提取技術，出于視頻信號載體用友很多的數據量的原因，以原始視頻數據做參考一句，來提取亦是不現實的。在設計特定的應用系統時，面對各種應用和具有不同特性的視頻信息隱藏技術的應用，首先需要具備視頻系統所需的特性，以及水印信息的魯棒性不能太差，還要選取比較合適的的系統模式。我們

44、需要考慮收到的攻擊模式。作為目標，成本針對整個系統進行了優化。2.3 本章小結本章介紹了目前我們擁有的隱寫分析技術日漸成熟，正在發展成為一個成熟的研究領域，并且得到了行業里的廣泛關注。隱寫技術從圖像發展運用到了音視頻，可以看出其應用之廣泛。本章內容首先主要介紹了視頻隱寫的原理、特點、分類和性能指標，而隨后則通過先描述了基于圖像的信息隱藏，進而過渡到基于視頻的信息隱藏的描述，以及兩者之間的對比來介紹了信息隱藏的基礎。第3章 基于運動矢量殘差的視頻隱寫算法3.1 引言以運動矢量為載體的視頻隱寫算法容易被基于運動矢量時間和空間相關性的視頻隱寫算法給檢測到，進而會導致損害同一個幀內相鄰宏塊的運動矢量之

45、間的相關性，或者會損害到相鄰幀的相同位置的宏塊的運動矢量之間的相關性。因此為了解決現存的這個問題，此算法在H264AVC的視頻編解碼標準下建立了一種視頻隱寫算法，也就是能抵抗基于MV時間和空間相關性隱寫分析。MVD與MV的時間和空間之間的相關性聯系很強，因此在隱寫前后，MVD的各類統計特征維持不變，便有助于隱寫算法能夠更好的去抵抗基于時間和空間相關性的隱寫分析算法的攻擊。可以從統計知道，實驗視頻序列的MVD統計直方圖的數值大多部分分布于1、0、-1，其曲線走向可以近似的看作服從拉普拉斯分布。所以隱秘信息寫入的位置，可以選擇在熵編碼前的MVD地方進行。因此在設計隱寫算法方案時，應該遵守以下的要求

46、，首先MVD數值在隱秘信息寫入時，應該盡可能的維持其原本的統計特征，其次當在進行隱秘信息寫入時，應該盡可能的降低對MVD的修改率。利用F5編碼方法將大于一個隱寫位嵌入每個幀間編碼宏塊的LSB組中，為了達到在隱秘信息寫入時，減少MVD數值的修改率的目的，將載體選擇為運動矢量殘差的最低有效位，然后再利用矩陣編碼的方式去選擇嵌入載體中的需要修改的地方，然后再執行運動矢量殘差加減一的步驟來寫入隱秘信息。但在此過程中，因為最低有效位的修改，會出現相鄰數值之間的MVD數值交換的現象，進而出現干擾到各個數值的運動矢量殘差的統計特征。所以當在進行隱秘消息寫入時，需要對這一干擾執行抵消的過程，以保持MVD的+1

47、、-1平衡性。3.2 算法描述3.2.1 隱秘信息嵌入算法1） 對待寫入的隱秘消息變換為二進制模式，再進行加密操作獲取序列，并且令等于的長度；同時把的長度變化為二進制的模式，再進行加密操作獲取序例，進而得到待嵌入序列；2）設置計數器表示已經嵌入的信息位數，計數器，并將其處置均設置為0，隊列；3）判斷計數器的數值，如果滿足條件，則轉到4），否則如果滿足條件則轉到8）；4）依照順序讀取的方式，讀取當前編碼宏塊的運動矢量殘差，寫入載體取水平x軸和垂直y軸兩個方向中運動矢量殘差絕對值最大的一個，然后把載體中的最低有效位的信息按照順序的方式儲存下來，并得到序列g，其中l為序列的長度。計算a使得滿足條件，

48、嵌入載體序列取，且；5）按順序從序列M中取得a位得到序列m，取二元矩陣 ，且其為a行列。通過計算得到。將與h對比，在中將與h相同的一列設置為第b列；6）在g中判斷第b位對應的的數值：（1）如果，那么，1入隊；（2）如果，那么，-1入隊；（3）如果，那么就從中出對一個元素。若元素=-1，則，；若元素=1，則，；（4）如果并且如果，那么，；否則，；（5）如果，并且位負偶數或者正奇書，那么；（6）如果，并且位負奇書或者正偶數，那么；7）運動矢量殘差修改寫入完成，進行編碼寫入碼流，接著執行下一個宏塊的編碼，轉到3）；8）隱秘信息寫入結束。3.3.2 隱秘信息提取算法1） 將計數器、歸零；2）如果，那么

49、執行步驟3）；否則則執行步驟5）；3）依照順序讀取的方式，讀取當前解碼宏塊的運動矢量殘差，寫入載體取水平x軸和垂直y軸兩個方向中運動矢量殘差絕對值最大的一個，并將LSB信息存為，長度為l。計算a使得滿足條件，秘密信息的載體序列為；4）取二元矩陣為a行列，執行提取信息序列的操作，計算，完成該宏塊的解碼，并且繼續執行下一宏塊的解碼，回到步驟2）；5）判斷是否提取的信息序列是否滿足32位，若滿足，則繼續執行解密，并且轉化后得到隱秘信息長度；6）如果滿足條件，則執行步驟7）；若不滿足，則執行步驟9）；7）依照順序讀取的方式，讀取當前解碼宏塊的運動矢量殘差，寫入載體取水平x軸和垂直y軸兩個方向中運動矢量

50、殘差絕對值最大的一個，并將LSB信息存為，長度為l。計算a使得滿足條件，秘密信息的載體序列為；8）取二元矩陣為a行列，執行提取信息序列的操作，計算，完成當前宏塊的解碼，并且繼續執行下一宏塊的解碼，跳轉步驟6）；9）完成信息序列的提取，并且通過所有提取的，順序連接序列，并且轉換解密以獲得隱秘信息。3.3 本章小結本章首先通過分析MVD的平衡特性，簡單介紹了本文算法的動機，利用F5編碼能夠在修改一位載體的情況下嵌人多位秘密信息，載體選擇為運動矢量殘差的最低有效位，其次使用矩陣編碼的方式去選擇需要修改的位置，執行加減一的操作來完成寫入隱秘信息。后部分詳細介紹了具體的隱秘信息嵌入和提取算法。第4章 基

51、于運動矢量殘差的視頻隱寫算法實現及測試4.1 算法實現4.1.1 隱秘信息隱寫算法實現是否圖4-1 隱秘信息隱寫圖4-2 MVD平衡操作4.1.2 隱秘信息提取算法實現圖4-3 隱秘信息提取4.2 算法測試與分析4.2.1 測試參數為了實現基于MVD的視頻隱寫算法，本次實驗是在基于H.264/AVC官方編解碼參考軟件JM，使用微軟Visual Studio 2019，實現第3章所述隱秘信息隱寫及提取算法，其中測試的載體視頻序列數據均下載于網站;/video/derf/以及網站：/yuv/i

52、ndex.html。主要的編碼參數配置如表4-1所示，測試的載體視頻序列如4-2所示。表4-1 JM視頻編碼參數參數名稱參數設置JMJM8.6Intraperiod0NumberBFrames1編碼幀類型IBBPBPBP編碼檔次Main檔次表4-2 載體視頻測試序列測試序列描述busCIF（352*288）akiyoCIF（352*288）foremanCIF（352*288）coastguardCIF（352*288）4.2.2 算法測試分析（1）隱秘信息提取測試本次測試選擇四個待測試視頻序列：bus、akiyo、foreman、coastguard，待寫入的隱秘信息隨機選擇哈姆雷特中400

53、字節，按照如第三章所描述的算法，執行隱秘信息寫入和提取測試，并且統計其中秘密信息提取的正確率，并把結果通過表格展示出來，如表4-3所示，可以看出四個視頻序列隱秘信息的嵌入量和提取量，可得出結論：此算法能夠有效并正確地完成秘密信息的嵌入和提取。表4-3 秘密信息嵌入提取正確量序列嵌入量/byte嵌入量/bit提取量/bit正確率/%bus40032003200100akiyo40032003200100foreman40032003200100coastguard40032003200100（2）全載隱寫測試本次測試選擇四個待測試視頻序列：akiyo、foreman、coastguard，對待測

54、試視頻序列執行滿載嵌入的隱秘信息隱寫嵌入。并且觀察并記錄隱寫前其峰值信噪比(PSNR)、碼率（kbit）大小的變化如表4-4所示。可以看出隱寫前后的峰值信噪比(PSNR)和碼率（kbit）數值相近，相差較小，因此基于MVD的隱寫算法對PSNR)和碼率的影響很小。表4-4 視頻序列隱寫前后PSNR和碼率對比foremancoastguardakiyoPSNR/dB隱寫前37.1834.540.52隱寫后37.1434.4540.25碼率/（kbit/s）隱寫前609.551198.94294.16隱寫后610.961199.53295.42將測試的視頻序列foreman的前100幀進行滿載隱寫寫

55、入，提取其隱寫前后的運動矢量殘差，繪制直方圖，如圖4-4和圖4-5所示，可以看出基于MVD的隱寫算法能夠較好地保持MVD的統計特征。圖4-4 隱寫前的MVD直方圖統計數量圖4-5 隱寫后的MVD直方圖統計數量4.3本章小結本章介紹了用于本次視頻隱寫的工具、JM視頻編碼參數和視頻測試序列，并對其隱秘信息的寫入和提取的算法進行了相應地分析和測試。發現此算法在進行隱秘信息提取測試時能夠有效并正確地完成秘密信息的嵌入和提取；而在全載隱寫測試時，可以看出隱寫前后的峰值信噪比(PSNR)和碼率（kbit）數值相近，相差較小，因此基于MVD的隱寫算法對PSNR)和碼率的影響很小，能夠較好地保持MVD的統計特

56、征。第5章 總結與展望5.1 總結本篇論文主要完成了了以下幾個方面的工作：（1） 通過參考一些相關的文獻資料和書籍，對信息隱藏和 H.264/AVC 視頻編碼的基本原理有了一定的認識和了解。（2） 通過視頻隱寫技術和信息隱藏基礎介紹了視頻信息隱藏技術的概念、原理、技術特點及性能特點，指出了在目前的廣泛應用和研究。（3） 研究了基于MVD的視頻隱寫的特點，對視頻信息隱寫技術進行了講述和分析，包括原理等方面。（4） 通過調試、跟蹤 H.264/AVC參考軟件 JM 的程序源代碼，修改 JM 源代碼，實現基于MVD的視頻隱寫算法。對多個視頻序列進行秘密信息嵌入和提取測試，并且統計秘密信息中提取的正確率；（5） 從實驗上，對基于MVD的視頻隱寫，使用該算法對視頻序列進行滿載嵌入，對比隱寫前后視頻序列的 RD 特性及 MVD 統計特征，并給出了相應的結論。 5.2 論文展望視頻信號在信息中通常而言是具有高度冗余，從而達到了為隱匿信息提供了更多空間目的。具有MVD作為載體的隱寫算法對宏塊MV的殘余位置執行隱寫寫入，但是根據運動矢量殘差值的差異執行不同的平衡操作，從而運動矢量保持更好。殘差的統計特性雖然它更好地保留了視頻序列本身的特征，