摘要：针对目前开放网络环境下的信息安全问题，文章以视频数字水印研究为基础，利用人体视觉对快速运动物体与图像复杂纹理不很敏感的特征，通过视频编码过程中产生的运动矢量数据，实现对视频图像运动块的快速分类，然后根据分类的结果，有选择地将隐秘信息数据包嵌入到视频图像的QDCT的中高频AC系数中。实验表明：该系统传输隐秘信息具有较强的伪装性与实时性。
关键词：隐秘通信；视频水印；运动对象
0 引言
随着信息时代的到来，在开放网络环境下的数据安全问题也日益显露出来。为了提高通信数据的安全性，传统的方法是先将用户数据加密生成密文，然后再传输加密后的密文，以使非法用户难以从密文中获取真实有用的信息，从而实现用户数据的安全传输。如在文献中，其将需要传输的用户数据先进行混沌加密，然后通过密钥同步方案，用户数据被加密后的数据经TCP协议传输。该方法的安全性主要体现在密钥与算法的安全性。在文献中，将需要通信的用户数据通过数字水印的方式直接嵌入到音频载体中，较好地实现了用户数据的隐秘通信。但其也存在以下不足：首先，人体听觉系统对声音变化较为敏感，从而增加了水印嵌入的难度；其次，目前在音频数据中嵌入数字水印的方法，基本上是采用基于分块的数据变换的方法，其势必会增加通信的延迟；第三，现有的音频降噪滤波技术，很容易将嵌入的隐秘信息当作噪声数据而滤掉，从而使该隐秘通信失效；第四，一般用于通信的语音数据本身数据量不大，从而就决定了在语音宿主载体中不可能嵌入太多的隐秘信息。相对于其它载体，视频节目数据量一般较大，通常可以嵌入较多的隐秘信息。这里，本系统利用人体视觉模型研究成果，以实时传输的视频流为载体，通过一定的策略将隐密信息以数字水印方式嵌入到视频中，达到在人体视觉难以感知的情况下，实现隐秘通信的目的。
1 视频水印嵌入算法
有关心理视觉的研究表明，人体视觉对不同环境的敏感度是不同的。如人体视觉对于纹理复杂区域所产生的失真并不敏感，同时人体视觉敏感度也会随着物体运动速度的增加而下降，因此本文根据视频图像的运动剧烈程度与纹理特征，有选择地将隐秘信息嵌入到视频图像块中。
1．1 水印嵌入区域的自适应选择
考虑到目前商业化的视频编码标准基本上采用“分块变换+运动补偿”的编码模式，即其在编码过程中会进行运动估计并产生运动矢量数据，而运动矢量在一定程度上反映了视频图像块的活动程度(一般的，图像块的运动矢量值越大则表明其运动越剧烈)。这里，为了保证隐秘系统的实时性，本文选取视频编码过程中产生的运动矢量数据实现对运动图像块的快速分类。
对于在视频图像中第i行第j列的宏块MB(i，j)，其运动强度可定义为式(1)。
式(1)中，Mvx,i,j，Mvy,i,j分别为宏块Mvi,j在x与y方向上的运动分量。这里，如果一个帧间宏块含有多个运动矢量，则其运动矢量为取该宏块所包含所有块的运动矢量的均值，即为式(2)。
式(4)中，δ为水印嵌入强度调节因子。
1．2 水印数据的组织
为了方便从视频码流中提取的水印数据恢复成文本数据，同时提高通信数据的安全性，本文先采用加密速度快、安全性高的混沌伪随机序列对通信信息进行加密处理，然后将加密后的隐秘数据封装为一些数据包(DP)：
这里，每个数据包由水印同步码、数据包长度、数据包序列号、CRC校验码与隐秘数据5部分组成。其中：水印同步码(SC)不仅是视频图像中是否嵌入隐秘信息的标志，也是新的DP开始的标志。 |
