董曉慧，林其偉，許東旭

（華僑大學 信息科學與工程學院，福建 廈門361021）

隨著網(wǎng)絡傳輸技術(shù)及多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，視頻已廣泛存在于生產(chǎn)和生活的方方面面.然而，多媒體信息安全問題也日趨嚴重，例如，多媒體作品的版權(quán)保護問題、作品內(nèi)容的完整性認證等，而信息隱藏［1］技術(shù)是解決這些難題的有效途徑之一.此外，目前的視頻正向著高清分辨率，甚至4K×2K 等超清分辨率發(fā)展，現(xiàn)有的視頻編碼技術(shù)已遠遠不能滿足消費者的需求［2］，而高效率視頻編碼（HEVC）尤其適用于處理高清視頻［3］.因此，研究基于HEVC的視頻信息隱藏技術(shù)具有重要的意義.目前視頻信息隱藏算法大多是基于H.264和MPEG 編碼標準的.以往最常見的一種方法是在離散余弦變換（DCT）系數(shù)上嵌入隱藏信息［4－7］，另一種是在運動矢量（MV）上嵌入隱藏信息［8－10］.這類方案信息嵌入容量大，且完全不會因為隱秘信息的嵌入而降低I幀的視頻質(zhì)量［11］.然而，由于HEVC較之前的H.264編碼標準在技術(shù)上進行了大量的創(chuàng)新與改進，其特點決定了以往兩種常用的信息隱藏方案不可直接用于HEVC.本文結(jié)合HEVC獨有的幀內(nèi)預測特點，提出一種基于HEVC幀內(nèi)預測模式修改的視頻信息隱藏方案.

1 HEVC幀內(nèi)預測

1.1 HEVC幀內(nèi)編碼單元結(jié)構(gòu)

HEVC沿用了H.264的混合編碼框架［12］，通過幀間預測編碼和幀內(nèi)預測編碼消除時域空域的相關(guān)性.然而，HEVC沒有繼續(xù)沿用之前的“宏塊”這一概念，而是使用編碼單元（CU）作為基本的編碼結(jié)構(gòu).CU 的尺寸從8×8到64×64，且CU 的大小和圖像的特性是自適應的.在圖像比較平緩的區(qū)域，選擇較大的CU，而在圖像邊緣或紋理復雜的區(qū)域，選擇較小的CU，這樣有利于提高編碼效率.一個CU可以包含一個或者多個預測單元（PU）.PU 是進行預測運算的基本單元，對于一個幀內(nèi)N×N（N∈｛64，32，16｝）的CU，PU 尺寸只能為N×N；而對于N＝8的CU，PU 有8×8或4×4兩種尺寸.

1.2 HEVC幀內(nèi)預測

在H.264中，幀內(nèi)預測可以去除相鄰塊之間的空間冗余，取得更為有效的壓縮，而HEVC 的幀內(nèi)預測技術(shù)［13］是H.264幀內(nèi)預測過程的擴展和深入.HEVC在H.264基礎(chǔ)上增加了幀內(nèi)預測方向的個數(shù)，相較于H.264的9種幀內(nèi)預測方向，HEVC共有35種預測模式，分別為DC模式、planar模式和33種角度預測模式.這使預測方向更加細化，預測結(jié)果更加精確，能夠更加有效地減少冗余.

HEVC幀內(nèi)預測方向，如圖1所示.在planar模式、DC模式和33種角度預測模式之間進行拉格朗日率失真優(yōu)化（RDO）計算，比較各個率失真代價（RDcost）后，選取最小代價對應的模式作為最優(yōu)的預測模式，其計算復雜度相當大.因此，為了降低編碼器的計算復雜度，HEVC首先進行粗略模式選擇（RMD）處理，即對35種預測模式分別求解其對應的哈達瑪代價，從中選出N個代價最小的模式，并考慮當前CU 最可能的模式（MPMs）；接著對可能的N到N＋3個候選模式進行RDO 計算，從中選出最優(yōu)的預測模式.

圖1 HEVC幀內(nèi)預測方向Fig.1 Modes and directional orientations for intrapicture prediction

2 待嵌入信息預處理

2.1 Arnold置亂

采用32×32的二值圖像作為待嵌入信息，如圖2所示.

Arnold變換是俄國數(shù)學家Arnold提出的，一幅N×N的數(shù)字圖像的二維Arnold變換定義為

式（1）中：x，y∈｛0，1，2，…，N－1｝為變換前像素的位置；x′，y′為變換之后的像素位置；mod為模運算.

數(shù)字圖像可以看作一個二維矩陣，經(jīng)過Arnold變換之后，圖像的像素位置會重新排列，降低圖像的相關(guān)性［14］，從而達到提高信息安全性的目的.Arnold置亂在經(jīng)過若干次迭代后，矩陣會回到最初狀態(tài)，從而還原出原始圖，且周期的大小與N有關(guān).對任意的N（N＞2），Arnold變換的周期為T2N／2［15］，對待嵌入圖像進行Arnold置亂后的圖像，如圖3所示.

圖2 待嵌入圖像 Fig.2 Picture to be embedded

圖3 Arnold置亂圖像Fig.3 Arnold transform image

2.2 Turbo碼編碼

通過編譯碼器中交織器和解交織器的使用，turbo碼有效地實現(xiàn)了隨機性編譯碼的思想，通過短碼和長碼的有效結(jié)合，可達到距香農(nóng)理論極限0.7dB以內(nèi)的極好性能.一般來說，編碼后的視頻序列傳送到解碼端的過程中會遭受各種各樣的干擾.如果在視頻編碼端嵌入信息，可能造成解碼端提取到的信息位產(chǎn)生錯誤，從而影響隱藏信息提取的正確性.為了降低這種影響，利用turbo碼的糾錯功能對置亂后的二值信息序列進行編碼.即使提取端出現(xiàn)錯誤提取，只要錯誤在turbo碼的糾錯范圍之內(nèi)，還能恢復出正確的隱藏信息.

雖然turbo編解碼耗時較多，但是文中使用的turbo碼編碼是在隱秘信息的預處理階段進行的，其計算復雜程度并不影響嵌入算法的復雜度和實時性.同樣的，在解碼端，turbo碼解碼也是在全部提取出嵌入信息之后進行的，因此，也不會影響算法的實時性.

3 隱秘信息的嵌入

根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)的特性，人眼對視頻圖像中紋理較復雜和亮度較高的區(qū)域敏感性較差［16］.HEVC編碼標準中，圖像比較平坦的區(qū)域選擇較大的CU，圖像邊緣或紋理復雜的區(qū)域選擇較小的CU.最小的8×8CU 對應的PU 大小有兩種可能的大小，其他尺寸的CU 對應的PU 只有一種大小.

為了使算法更加簡化，且保證隱藏信息的不可見性，折中選擇在16×16CU 中嵌入隱秘信息.為了操作方便，以預測模式的奇偶性進行操作：模式信息｛2，4，6，…，30｝對應“0”；模式信息｛3，5，7，…，31｝對應“1”.這里不考慮模式0和1，一是因為它們都是用在紋理比較平滑的區(qū)域［17］，二是統(tǒng)計分析表明，選中模式0和1的概率很高，若強制改為其他模式，勢必導致較大的率失真性能損失.

3.1 隱秘信息嵌入過程

二值待嵌入信息序列為W＝｛ωi|i＝1，2，…，M，ωi∈｛0，1｝｝，信息的嵌入是在HEVC的I幀編碼過程中進行的，具體有以下4個步驟.

步驟1在I幀中從第一個編碼樹單元（coding tree unit，CTU）開始，找出尺寸為16×16 的CU.

步驟2利用率失真開銷函數(shù)計算出當前16×16PU 的最優(yōu)預測模式best＿pm.

步驟3如果最優(yōu)預測模式best＿pm 為0或1，則跳過當前PU，不進行隱秘信息嵌入.如果best＿pm 不為0或1，則按照下面規(guī)則修改：如果best＿pm 的奇偶性與當前待嵌入信息位一致，則保持best＿pm 不變；如果不一致，就用sub＿pm 代替best＿pm.由于HEVC模式選擇過程中是先進行RMD 選出幾種模式，再進行這幾種模式的率失真計算得到最優(yōu)預測模式，因此，為了保證模式修改前后的奇偶性一定不同，sub＿pm 設(shè)置如下：如果best＿pm 奇偶性與次優(yōu)模式（即RDcost第二小的模式）奇偶性不同，sub＿pm 就為次優(yōu)模式；如果相同，sub＿pm 就為best＿pm 兩側(cè)相鄰的兩個模式中殘差變換絕對值總和（SATD）較小的那個模式.嵌入過程可表示為

式（2）中：wm＿pm 為嵌入隱秘信息后PU 的預測模式；ωi為當前PU 對應的待嵌入信息位.

步驟4遍歷所有的采集傳輸單元（CTU），直到待隱藏信息全部嵌入完成.

3.2 隱秘信息提取過程

隱秘信息提取是嵌入的逆過程，算法只需解碼含隱秘信息的視頻碼流中的幀內(nèi)亮度預測模式即可，不需要提供原始視頻，具體有以下4個步驟.

步驟1對含有隱秘信息的視頻碼流進行部分解碼，得到I幀16×16CU 的所有亮度塊的預測模式信息.

步驟2判斷預測模式的奇偶性進行信息提?。Ｊ?，1除外，如果解碼出來的模式為0或1，就跳過當前PU），提取過程可表示為

式（3）中：ω′i為提取的隱秘信息位；de＿pm 為解碼得到的16×16CU 的預測模式.

步驟3重復上述步驟，直到隱秘信息提取完畢或視頻碼流結(jié)束.

步驟4把提取出來的信息進行turbo碼解碼和Arnold反置亂，可還原出原始的隱秘信息.

4 實驗分析

為了驗證該算法的性能，利用HEVC測試平臺HM12.0進行仿真實驗.實驗中使用5個不同分辨率的標準測試序列：PeopleOnStreet，Traffic，ParkScene，BQTerrace和Vidyo3.參考軟件配置參數(shù)，如表1所示，其余參數(shù)均采用默認配置.

表1 HM 的主要參數(shù)配置Tab.1 Configuration parameters of the HM

4.1 嵌入信息對視頻質(zhì)量及碼率的影響

5個測試序列在嵌入隱秘信息前后的視頻圖像，如圖4所示.圖4（a）～（e）為5個測試序列的原始圖像.圖4（f）～（j）為嵌入隱密信息后重建的視頻圖像.由圖4可知：在隱秘信息嵌入前后，視頻質(zhì)量基本沒有變化，主觀上證明了該算法的隱秘信息滿足不可見性.

測試序列的實驗結(jié)果，如表2所示.表2中：RPSN為峰值信噪比；η為碼率變化量；C為嵌入容量；δ為編碼時間變化量；“＋”表示嵌入隱藏信息后，相對于原始是增加的；“－”表示嵌入隱藏信息后，相對于原始降低.由表2可知：RPSN和碼率變化非常微小，從客觀上證明了隱秘信息的嵌入對視頻影響很??；編碼時間的變化量也在合理范圍內(nèi)，這是由于編碼時間的變化量主要取決于最優(yōu)預測模式和當前信息位不一致的塊的個數(shù)多少.實驗結(jié)果表明：文中算法對編碼視頻的率失真性能損失幾乎可以忽略不計.

圖4 信息隱藏前后視頻圖像質(zhì)量對比Fig.4 Comparison of the visual quality between the original and the marked frames

表2 對測試序列的實驗結(jié)果Tab.2 Experimental result for test sequence

5 結(jié)束語

提出一種基于幀內(nèi)預測模式的HEVC 視頻信息隱藏算法，通過修改16×16PU 最優(yōu)預測模式實現(xiàn)信息隱藏，算法操作簡單、提取方便.對于一般視頻，提取時不需要對視頻碼流進行完全解碼，只需要解碼出I幀16×16CU 亮度預測模式即可.實驗結(jié)果表明：該算法在嵌入隱秘信息之后，視頻的主客觀質(zhì)量較原始視頻基本沒有變化，比特率的增加量也很小.略有不足之處在于算法在視頻選擇上還有一些局限性，對紋理復雜和分辨率較高的視頻信息隱藏容量更大，效果也更好，而對紋理平坦且分辨率較低的視頻容量較小.因此，今后的工作是研究如何進一步提高算法的視頻信息隱藏的容量.

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