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在多媒体技术与网络通信技术快速发展的今天,人们可以通过互联网极其便利地获取高清的图片与视频信息。多媒体数据的传输对CPU和网络的压力也越来越大,同时网络的传播也带来了图像、视频等相关数字产品的版权保护与认证问题。针对以上问题,本文首先对图像、视频压缩相关标准、图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)并行以及视频水印相关技术的研究背景、意义以及国内外现状进行了阐述。之后研究了基于GPU并行的图像压缩编码以及目前最新的视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding),并对HEVC中涉及到的相关技术进行了深入剖析,同时对其性能的改善做了相关探索。最后结合新一代视频压缩标准HEVC,对水印的预处理方案和视频水印的嵌入方案做了深入研究。本论文研究的主要内容与主要创新点如下:(1)深入分析了 JPEG图像压缩标准,针对JPEG图像编码速度较慢的问题,提出了一种基于GPU并行的JPEG图像编码方案,相较于传统的JPEG图像编码方案,可以提升近百倍的效率。(2)针对传统JPEG编码中分块离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)在低码率时存在的块效应问题,借鉴了全相位双正交变换(All Phase Biorthogonal Transform,APBT)的构造过程,结合离散正弦变换(Discrete Sine Transform,DST)和全相位数字滤波(All Phase Digital Filtering,APDF)理论,提出了全相位离散正弦双正交变换(All Phase Discrete Sine Biorthogonal Transform,APDSBT),进一步完善了全相位双正交变换理论,并将其应用在JPEG编码中代替传统的DCT变换,实现了基于并行APDSBT的类JPEG编码。并行的APDSBT-JPEG图像编码算法,在解决了低码率下传统JPEG编码带来的块效应的同时提升了算法效率,相较于传统JPEG编码在主观和客观性能上带来了提升。(3)深入分析了 HEVC视频编码框架,提出了基于APBT变换的HEVC视频编码算法,使用APBT变换代替原有标准中的DCT变换。通过分析APBT变换对不同编码单元(Coding Unit,CU)下HEVC视频编码性能的影响,提出了一套最优的替换方案,并推导出了整数的APBT变换,研究了 APBT与DCT之间的联系,在不增加算法复杂度的前提下,提升了 HEVC的编码性能。(4)提出了一种基于HEVC压缩域的视频水印算法,该方案在量化后的系数中嵌入水印信息,可以很好地解决由水印嵌入带来的累积误差,并在数字水印预处理阶段采用APBT变换对水印数据进行简单压缩,优化了水印嵌入方案,提高了视频水印的嵌入容量。由于HEVC视频编码标准的自身特点,基于压缩域的HEVC视频水印无法抵抗重压缩攻击,因此本文还提出了一种基于APBT与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的视频水印算法,该算法可以很好地抵抗HEVC压缩,表现出了极好的稳定性。