视频版权保护的水印技术

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"Watermarking Techniques for Copyright Protection of Videos" 是一本由 Ashish M. Kothari、Vedvyas Dwivedi 和 Rohit M. Thanki 合著的专业书籍，发表于2019年，属于"Signals and Communication Technology"系列。该系列专注于信号处理的基础知识和尖端通信技术的应用，涵盖了信息与信号理论、声学信号处理、图像处理、多媒体系统、移动和无线通信以及计算机和通信网络等领域。书中"Watermarking Techniques for Copyright Protection of Videos"主要探讨了视频水印技术在版权保护中的应用。水印技术是一种用于证明所有权或防止未经授权的复制和分发的数字安全措施。在视频内容中嵌入不可见或几乎不可察觉的标记（水印）可以有效保护创作者的知识产权，同时不影响原始视频的观看体验。视频水印技术的关键知识点包括： 1. **水印类型**：分为可见水印和不可见水印。可见水印通常包含明显的标识或文字，而不可见水印则是在视频数据中嵌入微妙的变化，人眼难以察觉。 2. **水印的稳健性**：水印必须对常见的篡改和攻击具有一定的抵抗力，如剪切、缩放、旋转、压缩、噪声添加等。一个稳健的水印应该能在这些操作后仍然能够被检测出来。 3. **水印的透明性**：为了不影响视频的质量，水印应尽可能地不改变原始视频的视觉效果。因此，设计透明度高的水印算法是至关重要的。 4. **安全性分析**：研究如何确保水印的安全性，防止被恶意去除或篡改，这可能涉及到密码学原理和加密技术。 5. **水印检测与提取**：介绍有效的水印检测方法和水印从受保护的视频中提取的技术，这通常需要特定的算法来实现。 6. **应用场景**：在电影、电视节目、在线视频平台等内容分发中，水印技术被广泛用于版权管理和追踪非法传播。 7. **法律和政策**：讨论水印技术在版权法框架下的作用，以及如何与现有的版权保护策略结合。 8. **技术挑战**：包括高分辨率视频的水印处理、实时水印嵌入与检测、多水印共存问题，以及如何应对深度学习和人工智能带来的新挑战。 9. **未来趋势**：随着技术的发展，视频水印技术可能会集成更多的智能元素，例如通过机器学习来提升水印的适应性和抗攻击能力。这本书深入探讨了视频水印技术在版权保护领域的理论、方法和实践，对于研究人员、学术界和工业界的版权保护工作具有重要参考价值。

Fig. 5.10 Watermarked video frame and extracted message for

DCT+DWT+SVD-based approach for binary message

under motion blurring attack ................................................................. 87

Fig. 5.11 Watermarked video frame and extracted message for

DCT+DWT+SVD-based approach for binary message

under Gaussian noise attack with zero mean

and various variances ............................................................................ 88

Fig. 5.12 Watermarked video frame and extracted message for

DCT+DWT+SVD-based approach for binary message

under salt and pepper noise attack with various variances ................... 88

Fig. 5.13 Watermarked video frame and extracted message for SVD-based

approach for binary message under spackle noise attack

with various variances ........................................................................... 89

Fig. 5.14 Watermarked video frame and extracted message for

DCT+DWT+SVD-based approach for binary message

under rotation attack with various angles ............................................. 89

Fig. 5.15 Watermarked video frame and extracted message for

DCT+DWT+SVD-based approach for binary message

under cropping attack with various crop regions .................................. 90

Fig. 5.16 Results of imperceptibility test of DCT+DWT+SVD-based

approach for grayscale message. (a) Original video frames,

(b) Watermarked video frames, (c) Extracted messages ....................... 92

Fig. 5.17 Results of DCT+DWT+SVD-based approach for grayscale

message with various gain factor values like 10, 30, 50, 70,

and 90. (a) Watermark video Frame 1, (b) Extracted messages ........... 93

Fig. 5.18 Watermarked video frame and extracted message for