本发明涉及视频水印领域，特别是涉及一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法及系统。
背景技术：
随着数字技术的发展和宽带的普及，通过网络分发、获取影视作品日益普遍。但由于网络所具有的开放性与共享性，使得影视作品在网络传播中难以控制，导致盗版现象日渐猖獗。在视频产品的制作、加工、储存、播放与传递等环节中，一台计算机设备就可以非法复制，尤其对于电影这种需要高级版权保护的视频形式，盗版影响更加巨大。美国电影协会的统计数据表明，好莱坞每年因盗版而损失的收入多达几十亿美元。如何维护数字电影作品的版权安全逐渐成为当前电影行业的研究焦点。
视频水印技术是近年来发展起来的一项新应用技术，它通过一定的算法把视频水印添加到作品的原始数据当中，但是不会影响作品的使用和欣赏，通常也不会被使用者察觉。发行者把版权信息等内容存储在视频水印中，随拷贝一起发行，在需要对拷贝进行鉴定时，通过提取作品拷贝中的水印，就可以获得发行者存储在水印中的信息，从而对作品进行版权信息的识别。视频水印技术在满足媒体内容安全需求上具有天然优势，能用于媒体作品的内容认证、拷贝保护等方面，在影视领域具有广泛的应用前景。
视频水印作为信息隐藏技术的一个分支，可以实现电影内容的版权保护和数据安全。因此，视频水印技术的兴起，使得包括电影公司、影片版权所有者、电影后期制作公司、发行商等在内的电影行业从业者在产品版权保护、使用控制和盗版追查方面得到了有效的技术支持。
目前，该技术在电影行业的应用尚处于起步阶段，国际电影行业主用水印包括nexguard和杜比两种，国内针对电影行业场景下的视频水印可用产品尚处在空白阶段。
近年来，我国电影产业进入高速发展时代，如何维护影视作品的版权，保护内容安全同样成为中国电影行业的研究热点。一方面，中国电影资源丰富市场巨大，结合电影行业的使用场景和特点，研发具有实用价值的自主知识产权电影视频水印添加和检出软件，能有效保护版权所有人、发行商和影院的利益。另一方面，通过自主掌握电影视频水印核心技术，达到甚至超过美国好莱坞dci规范中关于电影视频水印的技术要求，突破目前电影行业主用水印的国外技术垄断，将为我国由电影大国走向电影强国提供扎实的技术支撑。
现有技术中，扩谱技术首先是由tirkel认识到可以应用到数字水印技术中的，而这类添加策略的典型代表则是cox等人在文献“coxij,kilianj,leightont,andshamoont.securespreadspectrumwatermarkingformultimedia.ieeetrans.onimageprocessing,1997,6(12):1673-1687”中提出的扩频水印算法，该算法通过改变原始图像dct系数来完成满足高斯分布的水印信息的添加，但是该方法只能添加一个比特而且提取的时候需要原始图像，同时也不能够抵抗几何攻击。kutter在文献“kutterm.watermarkingresistingtotranslation,rotationandscaling.proc.spieint.symp.onvoice,video,anddatacommunication,november1998,vol.3528,pp.423–431”中首次提出了使用自相关函数来判断仿射变换的思想雏形，将水印在图像的不同位置添加四次，提取的时候用十字形滤波器进行水印预测，然后计算预测水印的自相关，根据九个极值点的位置判断缩放、平移、旋转参数，但是该方法无法抵抗翻转攻击。opdebeeck等人在专利文献“opdebeecketal.methodandapparatusfordetectingawatermarkinamanipulatedimage.unitedstatespatent,no.us6671388b1”中提出了一种水印的提取方法及装置，作者称该提取方法能够抵抗诸如放缩、旋转、拉伸等几何攻击，但是它对镜像攻击则无能为力。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法及系统，能够有效地消除透视变换、剪切、翻转、镜像等几何攻击所带来的影响，为提取水印提供了可靠的同步信息，进而实现电影作品视频的版权保护功能。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，包括：
获取原始数字视频帧；
根据所述原始数字视频帧采用由密钥控制的伪随机序列进行扩谱调制，得到多个调制信号；
将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印；
将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧；
根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值；
根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数；
根据所述透视变换参数对所述添加水印后的数字视频帧进行逆变换，得到被恢复视频帧；
根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值；
获取添加端的密钥；
根据所述第二水印预测值和添加端的密钥，提取水印信息。
可选的，所述将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印，具体包括：
将所有所述调制信号叠加和重新排列，得到二维子块；
根据所述二维子块，确定中心对称子块；
根据视频帧大小将所述中心对称子块平铺，得到一个与原始数字视频帧大小相同的中心对称熵冗余水印。
可选的，所述将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧，具体包括：
计算所述原始数字视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
将中心对称的水印信号分别添加到所述原始数字视频帧各个分量的dct系数矩阵上，得到添加水印后的矩阵；
将所述添加水印后的矩阵经过idct变换，得到添加水印后的数字视频帧。
可选的，所述根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值，具体包括：
对所述添加水印后的数字视频帧采用滤波方法，得到一个信号；
将所述信号与所述信号自身的自相关函数做乘积，得到第一水印预测值。
可选的，所述根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数，具体包括：
计算所述第一水印预测值的自相关函数的值；
将所述自相关函数的值映射为设定值域的数据；
根据所述设定值域的数据采用滤波方法，得到自相关函数的局部极值；
获取所述自相关函数的局部极值的坐标点；
根据所述坐标点构成栅格结构；
根据所述栅格结构，确定图像经历的透视变换参数。
可选的，所述根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值，具体包括：
计算所述被恢复视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
利用与添加端相同的密钥产生伪随机序列集合，根据添加端的构造原则，将标志比特对应的伪随机序列构造为中心对称的二维子块；
计算所述二维子块与所述dct系数矩阵的互相关函数，得到绝对值最大的互相关函数值；
根据所述绝对值最大的互相关函数值与设定的门限值比较，确定第二水印预测值。
一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统，包括：
原始数字视频帧获取模块，用于获取原始数字视频帧；
调制信号确定模块，用于根据所述原始数字视频帧采用由密钥控制的伪随机序列进行扩谱调制，得到多个调制信号；
视频水印构造模块，用于将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印；
水印添加模块，用于将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧；
第一水印预测模块，用于根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值；
透视变换参数确定模块，用于根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数；
逆变换模块，用于根据所述透视变换参数对所述添加水印后的数字视频帧进行逆变换，得到被恢复视频帧；
第二水印预测模块，用于根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值；
密钥获取模块，用于获取添加端的密钥；
水印提取模块，用于根据所述第二水印预测值和添加端的密钥，提取水印信息。
可选的，所述视频水印构造模块，具体包括：
二维子块确定单元，用于将所有所述调制信号叠加和重新排列，得到二维子块；
中心对称子块确定单元，用于根据所述二维子块，确定中心对称子块；
中心对称熵冗余水印确定单元，用于根据视频帧大小将所述中心对称子块平铺，得到一个与原始数字视频帧大小相同的中心对称熵冗余水印。
可选的，所述水印添加模块，具体包括：
二维dct系数矩阵计算单元，用于计算所述原始数字视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
水印添加单元，用于将中心对称的水印信号分别添加到所述原始数字视频帧各个分量的dct系数矩阵上，得到添加水印后的矩阵；
idct变换单元，用于将所述添加水印后的矩阵经过idct变换，得到添加水印后的数字视频帧。
可选的，所述第一水印预测模块，具体包括：
滤波单元，用于对所述添加水印后的数字视频帧采用滤波方法，得到一个信号；
第一水印预测单元，用于将所述信号与所述信号自身的自相关函数做乘积，得到第一水印预测值。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明中的视频水印技术利用熵冗余水印自相关函数的极值组成的栅格结构呈现出与水印同样的周期性这一特点，能够重新找到同步信息，从而有效消除透视变换、剪切、翻转、镜像等几何攻击所带来的影响，为提取水印提供了可靠的同步信息。另外本发明利用扩谱水印技术能够增强水印的鲁棒性，利用特定形状的滤波器能够快速准确地定位预测水印自相关函数的局部极值位置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法流程图；
图2是本发明添加水印之前的baboon视频帧；
图3是本发明添加熵冗余水印之后的baboon视频帧；
图4是本发明周期水印在透视变换前后变化示意图；
图5是本发明图3经过旋转之后的视频帧；
图6是本发明从图5中提取的极值位置示意图；
图7是本发明图5的恢复视频帧；
图8是本发明二维子块示意图；
图9为本发明数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法及系统，能够有效地消除透视变换、剪切、翻转、镜像等几何攻击所带来的影响，为提取水印提供了可靠的同步信息，进而实现电影作品视频的版权保护功能。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明包括添加视频水印和提取视频水印两大部分。添加视频水印的方法包括：将数据调制，然后将调制之后的信号构造为中心对称的水印并将其自适应添加视频。提取视频水印的方法包括：预测水印并计算预测水印的自相关函数，利用自相关函数局部极值的坐标判断视频经历的透视变换的参数，并根据参数恢复视频。最后从恢复视频中预测水印，通过解调之后提取出数据。现详细说明如下：
图1为本发明数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法流程图。如图1所示，一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法包括：
步骤101：获取原始数字视频帧。
步骤102：根据所述原始数字视频帧采用由密钥控制的伪随机序列进行扩谱调制，得到多个调制信号。
利用密钥产生一个由伪随机序列构成的集合，集合的元素数量与比特流的比特数量相同，伪随机序列的长度根据对鲁棒性的要求而定。用伪随机序列调制相应的比特，形成新的伪随机序列集合，然后将集合内所有的伪随机序列相加得到最后的伪随机序列。
步骤103：将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印，具体包括：
将所有所述调制信号叠加和重新排列，得到二维子块。
根据所述二维子块，确定中心对称子块。
根据视频帧大小将所述中心对称子块平铺，得到一个与原始数字视频帧大小相同的中心对称熵冗余水印。
步骤103将得到的伪随机序列重新排列形成一个二维子块，子块以四个边的任意一个为轴翻转，将四个子块排列在一起形成一个中心对称的子块，该子块可以为左右对称、上下对称。如图8所示，由图8可知，数量上中心对称子块的数量应该是二维子块的四分之一。然后根据图像大小将子块平铺，得到一个与原始视频帧大小相同的熵冗余水印，最后通过限幅器对水印进行限幅。其中通过限幅器限幅也可以在本步骤开始时进行，对得到的伪随机序列通过限幅器进行限幅。
步骤104：将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧，具体包括：
计算所述原始数字视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵。
将中心对称的水印信号分别添加到所述原始数字视频帧各个分量的dct系数矩阵上，得到添加水印后的矩阵。
将所述添加水印后的矩阵经过idct变换，得到添加水印后的数字视频帧。
水印的强度根据鲁棒性和不可见性的要求可以设定。
步骤105：根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值，具体包括：
对所述添加水印后的数字视频帧采用滤波方法，得到一个信号。
将所述信号与所述信号自身的自相关函数做乘积，得到第一水印预测值。
步骤106：根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数，具体包括：
计算所述第一水印预测值的自相关函数的值。
将所述自相关函数的值映射为设定值域的数据，如图像值域0—255。
根据所述设定值域的数据采用滤波方法，得到自相关函数的局部极值，这里的滤波方法利用特定形状(如十字、交叉等)，如果没有规则的局部极值，则说明该帧中不含水印。
获取所述自相关函数的局部极值的坐标点。
根据所述坐标点构成栅格结构。
根据所述栅格结构，确定图像经历的透视变换参数。
步骤107：根据所述透视变换参数对所述添加水印后的数字视频帧进行逆变换，得到被恢复视频帧。
步骤108：根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值，具体包括：
计算所述被恢复视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
利用与添加端相同的密钥产生伪随机序列集合，根据添加端的构造原则，将标志比特对应的伪随机序列构造为中心对称的二维子块；
计算所述二维子块与所述dct系数矩阵的互相关函数，得到绝对值最大的互相关函数值；
根据所述绝对值最大的互相关函数值与设定的门限值比较，确定第二水印预测值。
步骤109：获取添加端的密钥。
步骤110：根据所述第二水印预测值和添加端的密钥，提取水印信息。通过纠错码译码器利用rs译码技术提取原始水印数据。
图2是本发明添加水印之前的baboon视频帧。图3是本发明添加熵冗余水印之后的baboon视频帧。
图9为本发明数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统结构图。如图9所示，一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统包括：
原始数字视频帧获取模块201，用于获取原始数字视频帧。
调制信号确定模块202，用于根据所述原始数字视频帧采用由密钥控制的伪随机序列进行扩谱调制，得到多个调制信号。
视频水印构造模块203，用于将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印。
水印添加模块204，用于将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧。
第一水印预测模块205，用于根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值。
透视变换参数确定模块206，用于根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数。
逆变换模块207，用于根据所述透视变换参数对所述添加水印后的数字视频帧进行逆变换，得到被恢复视频帧。
第二水印预测模块208，用于根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值。
密钥获取模块209，用于获取添加端的密钥。
水印提取模块210，用于根据所述第二水印预测值和添加端的密钥，提取水印信息。
所述视频水印构造模块203，具体包括：
二维子块确定单元，用于将所有所述调制信号叠加和重新排列，得到二维子块。
中心对称子块确定单元，用于根据所述二维子块，确定中心对称子块。
中心对称熵冗余水印确定单元，用于根据视频帧大小将所述中心对称子块平铺，得到一个与原始数字视频帧大小相同的中心对称熵冗余水印。
所述水印添加模块204，具体包括：
二维dct系数矩阵计算单元，用于计算所述原始数字视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵。
水印添加单元，用于将中心对称的水印信号分别添加到所述原始数字视频帧各个分量的dct系数矩阵上，得到添加水印后的矩阵。
idct变换单元，用于将所述添加水印后的矩阵经过idct变换，得到添加水印后的数字视频帧。
所述第一水印预测模块205，具体包括：
滤波单元，用于对所述添加水印后的数字视频帧采用滤波方法，得到一个信号。
第一水印预测单元，用于将所述信号与所述信号自身的自相关函数做乘积，得到第一水印预测值。
本发明采用了中心对称的周期性水印添加技术，可以有效地消除透视变换、剪切、翻转、镜像等几何攻击所带来的影响，为提取水印提供了可靠的同步信息。由于本发明采用了扩谱调制技术、纠错码技术，即使在视频经历了某些处理操作，仍然可以准确地提取数据，为视频水印的鲁棒性提供了很好的保证。本发明之所以具有上述效果，主要是因为本发明中的视频水印技术利用熵冗余水印自相关函数的极值组成的栅格结构呈现出与水印同样的周期性这一特点，能够重新找到同步信息，从而有效地消除上述几何攻击带来的影响；另外本发明利用扩谱水印技术增强水印的鲁棒性，利用特定形状的滤波器快速准确地定位预测水印自相关函数的局部极值位置。
实施例：
具体的视频水印添加算法的详细操作步骤如下：
第一步，将数据“95271”编码为二进制“
第二步，单极性码前面加上一个标志比特1，形成码字“1yyyyy”，然后将所有的0映射为-1，得到双极性码字“1yyyyy”。
第三步，根据双极性码字的数量，用密钥产生同样数量的相互独立的伪随机序列并且与双极性码字相乘，序列长度选择为1024，数据服从均匀分布，均值为0；最后将所有的序列相加，形成一个含有所有码字信息的一维信号。
第四步，将长度为1024的一维信号排列为32*32的二维数据块，然后把数据块分别沿右边缘、下边缘、右下角进行翻转，将四个二维数据块放入一个64*64的二维数组，形成中心对称的子块。
第五步，读入视频帧baboon的大小为512*512，将得到的子块平铺开来，形成512*512的熵冗余水印数组。
第六步，读入视频帧baboon的颜色值，并且计算出yuv三个分量的二维dct系数矩阵。
第七步，将熵冗余水印按照添加公式分别添加到视频帧的yuv三个分量的二维dct系数矩阵，然后经过idct变换将三个分量合成yuv图像，形成加水印的视频帧。
图4是本发明周期水印在透视变换前后变化示意图。这种变换在视频处理过程中会经常发生，但是很多水印算法对这种变换无能为力，因为这种变换破坏了同步信息。本发明从视频中提取水印之前，同样必须先寻找提取水印所需要的同步信息。添加的水印是中心对称熵冗余的，因此横向和纵向都是周期性的，从数学上很容易得出，周期水印自相关函数的局部极值具有与周期水印同样的周期，即局部极值在横向和纵向上亦呈周期出现，同时，周期水印即使经过透视变换，其自相关函数的极值位置也会发生相应的变化。正是利用以中心对称的熵冗余信号的这一特点来取得提取水印所需的同步信息。
图5是本发明图3经过旋转之后的视频帧，由图3经过旋转20度之后形成的图像。从图5中提取水印，首先计算预测值的自相关函数。这里根据信号的傅立叶幅度谱与其自相关函数是一对傅立叶变换对，利用快速傅立叶变换计算预测水印的自相关函数。将自相关函数值的范围映射到0-255之间，生成一幅灰度图像。利用图像处理的方法提取其中的局部极值，计算极值之间的距离和角度，得出仿射变换参数，然后根据参数对视频帧进行逆变换恢复。具体的恢复视频帧的操作步骤如下：
1)首先预测熵冗余水印，读入图5所示的视频帧，分别提出yuv三个分量，对每个分量采用窗口大小为3*3的均值滤波，用原来的像素值减去滤波后的像素值，得到三个水印块，将三者相加之后存为一个二维数组。
2)计算预测水印的自相关函数的值：对预测水印先按照行的顺序进行fft变换，然后按照列的顺序进行fft变换，然后对fft系数取绝对值并平方，存为二维数组；对该数组先按照行的顺序进行ifft变换，然后按照列的顺序进行ifft变换，然后对变换后的数值取绝对值，得到自相关函数。
3)求出自相关函数的值的最小值和最大值，令最小值为0，最大值为255，将其他值映射到0-255之间，生成一幅8bit灰度图像；然后用特定窗口扫描图像，获取局部极值的位置，如果该点为局部极值，值设为1，否则为0，得到一幅二值图像。
4)统计二值图像中的非零点相互之间的距离，找出数量最多的距离值，该值除以64即为图像改变的倍数，两个局部极值连线的角度就是视频被旋转的角度，根据两者便可恢复视频。
图6是本发明从图5中提取的极值位置示意图。
图7是本发明图5的恢复视频帧。
恢复之后，便可以进行水印提取操作，具体从恢复视频帧中提取数据的操作步骤如下：
1)首先预测熵冗余水印，读入恢复的视频帧，分别提出yuv三个分量，对每个分量采用窗口大小为3*3的均值滤波，用原来的像素值减去滤波后的像素值，得到三个水印块，将三者相加之后存为一个二维数组。
2)计算被恢复的视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵。
3)利用与添加端相同的密钥产生伪随机序列集合，根据添加端的构造原则，将标志比特对应的伪随机序列构造为中心对称的二维子块，分别计算子块与预测水印的互相关，并求互相关绝对值的最大值，如果该值大于0，判定比特为1；否则为0；得到单极性码字“yyyyy”。
4)将获取到的“yyyyy”经过rs译码，得到最后的数据“95271”。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
1.一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，其特征在于，包括：
获取原始数字视频帧；
根据所述原始数字视频帧采用由密钥控制的伪随机序列进行扩谱调制，得到多个调制信号；
将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印；
将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧；
根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值；
根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数；
根据所述透视变换参数对所述添加水印后的数字视频帧进行逆变换，得到被恢复视频帧；
根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值；
获取添加端的密钥；
根据所述第二水印预测值和添加端的密钥，提取水印信息。
2.根据权利要求1所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，其特征在于，所述将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印，具体包括：
将所有所述调制信号叠加和重新排列，得到二维子块；
根据所述二维子块，确定中心对称子块；
根据视频帧大小将所述中心对称子块平铺，得到一个与原始数字视频帧大小相同的中心对称熵冗余水印。
3.根据权利要求1所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，其特征在于，所述将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧，具体包括：
计算所述原始数字视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
将中心对称的水印信号分别添加到所述原始数字视频帧各个分量的dct系数矩阵上，得到添加水印后的矩阵；
将所述添加水印后的矩阵经过idct变换，得到添加水印后的数字视频帧。
4.根据权利要求1所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，其特征在于，所述根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值，具体包括：
对所述添加水印后的数字视频帧采用滤波方法，得到一个信号；
将所述信号与所述信号自身的自相关函数做乘积，得到第一水印预测值。
5.根据权利要求1所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，其特征在于，所述根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数，具体包括：
计算所述第一水印预测值的自相关函数的值；
将所述自相关函数的值映射为设定值域的数据；
根据所述设定值域的数据采用滤波方法，得到自相关函数的局部极值；
获取所述自相关函数的局部极值的坐标点；
根据所述坐标点构成栅格结构；
根据所述栅格结构，确定图像经历的透视变换参数。
6.根据权利要求1所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取方法，其特征在于，所述根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值，具体包括：
计算所述被恢复视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
利用与添加端相同的密钥产生伪随机序列集合，根据添加端的构造原则，将标志比特对应的伪随机序列构造为中心对称的二维子块；
计算所述二维子块与所述dct系数矩阵的互相关函数，得到绝对值最大的互相关函数值；
根据所述绝对值最大的互相关函数值与设定的门限值比较，确定第二水印预测值。
7.一种数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统，其特征在于，包括：
原始数字视频帧获取模块，用于获取原始数字视频帧；
调制信号确定模块，用于根据所述原始数字视频帧采用由密钥控制的伪随机序列进行扩谱调制，得到多个调制信号；
视频水印构造模块，用于将所有所述调制信号进行构造，得到中心对称熵冗余视频水印；
水印添加模块，用于将所述中心对称熵冗余视频水印自适应添加至所述原始数字视频帧中，得到添加水印后的数字视频帧；
第一水印预测模块，用于根据所述添加水印后的数字视频帧预测水印，得到第一水印预测值；
透视变换参数确定模块，用于根据所述第一水印预测值利用熵冗余视频水印的自相关函数，确定图像经历的透视变换参数；
逆变换模块，用于根据所述透视变换参数对所述添加水印后的数字视频帧进行逆变换，得到被恢复视频帧；
第二水印预测模块，用于根据所述被恢复视频帧再次预测水印，得到第二水印预测值；
密钥获取模块，用于获取添加端的密钥；
水印提取模块，用于根据所述第二水印预测值和添加端的密钥，提取水印信息。
8.根据权利要求7所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统，其特征在于，所述视频水印构造模块，具体包括：
二维子块确定单元，用于将所有所述调制信号叠加和重新排列，得到二维子块；
中心对称子块确定单元，用于根据所述二维子块，确定中心对称子块；
中心对称熵冗余水印确定单元，用于根据视频帧大小将所述中心对称子块平铺，得到一个与原始数字视频帧大小相同的中心对称熵冗余水印。
9.根据权利要求7所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统，其特征在于，所述水印添加模块，具体包括：
二维dct系数矩阵计算单元，用于计算所述原始数字视频帧中每个分量的二维dct系数矩阵；
水印添加单元，用于将中心对称的水印信号分别添加到所述原始数字视频帧各个分量的dct系数矩阵上，得到添加水印后的矩阵；
idct变换单元，用于将所述添加水印后的矩阵经过idct变换，得到添加水印后的数字视频帧。
10.根据权利要求7所述的数据阵列抗攻击型视频水印的添加提取系统，其特征在于，所述第一水印预测模块，具体包括：
滤波单元，用于对所述添加水印后的数字视频帧采用滤波方法，得到一个信号；
第一水印预测单元，用于将所述信号与所述信号自身的自相关函数做乘积，得到第一水印预测值。
技术总结