基于頻域水印嵌入方法的MPEG－4形狀錯誤隱藏技術
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4 仿真結果
對本文提出的算法運用Matlab仿真工具，按照上述的方法對經典視頻序列"Foreman"中的第50幀圖像進行實驗。原視頻幀如圖2(a)所示，圖2(b)為此幀圖像MPEG－4編碼的形狀信息，圖2(c)為傳輸中由于出現錯誤，接收端得到的錯誤形狀信息。
在第二部分已經闡述了，現有的方法很可能對這種情況不能得到很好的解決。若發(fā)生很嚴重的傳輸錯誤或很高的丟包率則形狀信息會受到嚴重的破壞，影響視頻對象的正確解碼。利用本文提出的兩個算法，從接收到的背景綠色分量中提取作為水印的形狀信息，本方法的前提是背景的正確傳輸。圖3(a)和圖3(b)分別是用頻域法嵌入后在解碼端正確解碼的視頻背景對象的效果，以及正確提取恢復的二值掩模圖，圖3(c)和圖3(d)是用空域法嵌入的效果圖和提取恢復的二值掩模圖。
利用相似性量度來對恢復的掩模圖和原掩模圖進行比較，來看一下本文的效果如何。相似性量度式為式(3)，實驗結果表明頻域法和空域法恢復的掩模圖與原圖的相似程度都非常接近1，空域法的效果要比頻域法的效果好一些?？沼蚍ǖ谋尘皥D像的相似性也比頻域法的略好些，頻域法嵌入后背景圖像信噪比為31．14，空域法嵌入后背景圖像信噪比為34．88。比較來說，本文提出的空域法要比頻域法的效果更好一些。人們對視頻畫面的要求往往比靜態(tài)圖片的要求低，并且在基于對象編碼中人們對視頻背景對象的關注也相對少，所以視頻背景對象的視覺損耗也是可以容忍的。
5 結 語
本文提出的算法是與數字水印結合的新穎的形狀信息錯誤隱藏方法，如果接收端的形狀信息損失很嚴重，尤其是I－VOP的形狀掩模，若其損壞則會導致隨后的VOP預測破壞嚴重。根據本文提出的兩個基于水印的算法則可以獲得和原掩模相似度很高的掩模，進而能夠得到沒有近似、沒有損失的對象。但是該算法還是存在一些不足：該方法是基于背景區(qū)域沒有損失或有一定的丟包率的前提下進行的，并且對背景區(qū)域的圖像有一定的質量損失。爭取找到更魯棒的嵌入方法和更能忍受的嵌入透明度，這是下一步需要進行的研究工作。
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