基于人眼视觉与SIFT的抗集合攻击视频双水印算法

　　针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题，提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（ SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次，将视频帧进行离散小波变换（DWT），对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法；针对低频子带，提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后，以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击，对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正，并对校正后的视频帧提取水印信号；针对非几何攻击的视频帧，直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较，峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%；与基于特征区域的水印算法相比，水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明，在保证水印透明度较好的情况下，所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。