三、使用HM进行简单的视频隐写demo
三、使用HM进行简单的视频隐写
- 前言
- 一、实验环境
- 二、实验思路
- 三、实验过程
- 3.1 提取原始载体
- 3.2 使用LSB隐写算法进行隐写
- 3.3 放回含密载体
- 3.4 提取含密载体
- 3.5 使用LSB提取算法进行比对
- 四、碰到的问题以及解决思路
- 4.1 块的结构体发生变化
- 4.1.1 产生的原因
- 4.1.2 解决方法
- 4.2 一个有趣的现象
- 4.2.1 产生的原因
- 4.3 视频产生较大失真
- 4.3.1 产生的原因
- 4.3.2 解决方法
- 五、总结
前言
在前两篇博客中介绍了基于HEVC/H.265视频编解码器的视频隐写的基本思路,本文将详细记录我在使用HM做视频隐写的简单实验中遇到的各种问题和解决的思路等。
本次实验参考的博客是dy学长的两篇博客:第一篇博客、第二篇博客
感谢dy学长、另外一位网友和徐老师对我实验过程中的帮助和解答。
一、实验环境
在Windows10 x64的笔记本上,用VS2010对HM12.0进行实验。
HM12.0网盘分享(提取码:zdeu)
二、实验思路
本次实验是我对视频隐写的第一个实验,意在熟悉视频隐写的整个流程,以便将来进行其它的视频隐写实验。所以,这次实验选择了比较简单的对4x4块使用LSB算法,对帧内预测过程中的IPM进行隐写,且不论最终实验评价指标(即PSNR、SSIM等)的优劣。
本次实验是在上一篇博客的基础上进行的,按照上一篇博客的思路,将使用三个HM编解码器:
1、在第一个编码器HM_1中提取出所有的原始载体original_cover涉及到的相关信息——深度depth、划分模式partitionsize和original_IPM值——并保存下来;
2、在外部编写LSB隐写算法,对4x4块的original_IPM进行隐写。这里需要注意的是:并不是所有的4x4块的IPM都适合隐写,对IPM=0、1和34的块,不进行隐写——IPM为0或1时,块是没有预测方向的角度的,此时如若进行隐写修改,则将导致从无角度变成有角度,产生较大失真。IPM为34时,使用LSB进行隐写,若secret_msg==“1”,会使得隐写后的stego_IPM变成35,而在HM中,IPM的取值范围是[0,34],导致越界。为避免这些影响,简单地将这三种情况排除,不进行隐写。最终,得到经过LSB算法隐写好后的stego_IPM;
3、在第二个编码器HM_2中将stego_IPM放回,并编码视频,得到嵌密视频。这里需要注意的是:HM_1和HM_2的视频参数应该是一模一样的;
4、在第三个解码器HM_3中对嵌密视频进行提取,提取所有隐写后的载体以及相关信息——深度depth、划分模式partitionsize和extract_IPM值;
5、在外部编写LSB提取算法,对4x4块的IPM进行提取,得到extract_msg,并与original_msg进行比对;
三、实验过程
3.1 提取原始载体
使用码流分析器我们可以得知:8x8的块与4x4的块它们的深度都为3,而其它更大的块的深度为2、1、0等,8x8的块与4x4的块之间的差别在于,8x8的块的划分模式是2Nx2N的,而4x4的块的划分模式是NxN的,而其它更大的块的划分模式都是2Nx2N。所以,对于所有深度depth=3、划分模式partitionsize=NxN的块,就是4x4的块,即就是我们要找的原始载体original_cover。
接下来查看TComDataCU.h中的TComDataCU类,这个类中定义了一个CU的各种属性,如该CU在Slice中的位置、Z-order、横坐标、纵坐标、深度、PU类型、编码模式和帧内预测模式等等。(TComDataCU类解释)
class TComDataCU
{private:// 绝大部分已经省略UInt m_uiCUAddr; ///< CU address in a slice 在 slice 中的位置,用的是 raster 扫描(从左到右,从上到下)UInt m_uiAbsIdxInLCU; ///< absolute address in a CU. It's Z scan order 当前 CU 在 LCU 中的位置,位置用 Z 扫描顺序UInt m_uiCUPelX; ///< CU position in a pixel (X) CU 的横坐标UInt m_uiCUPelY; ///< CU position in a pixel (Y) CU 的纵坐标UChar* getDepth () { return m_puhDepth; } //返回深度信息UChar getDepth ( UInt uiIdx ) { return m_puhDepth[uiIdx]; } //返回深度信息Char* getPartitionSize () { return m_pePartSize; } //返回划分模式信息PartSize getPartitionSize ( UInt uiIdx ) { return static_cast<PartSize>( m_pePartSize[uiIdx] ); } //返回划分模式信息UChar* getLumaIntraDir () { return m_puhLumaIntraDir; }//返回帧内预测模式UChar getLumaIntraDir ( UInt uiIdx ) { return m_puhLumaIntraDir[uiIdx]; }//返回帧内预测模式
};
// TComDataCU类定义结束
再看一下PartSize类,这是一个枚举类型的类,其中2Nx2N的值为0,NxN的值为3。
/// supported partition shape
enum PartSize
{SIZE_2Nx2N, ///< symmetric motion partition, 2Nx2N 0SIZE_2NxN, ///< symmetric motion partition, 2Nx N 1SIZE_Nx2N, ///< symmetric motion partition, Nx2N 2SIZE_NxN, ///< symmetric motion partition, Nx N 3SIZE_2NxnU, ///< asymmetric motion partition, 2Nx( N/2) + 2Nx(3N/2) 4SIZE_2NxnD, ///< asymmetric motion partition, 2Nx(3N/2) + 2Nx( N/2) 5SIZE_nLx2N, ///< asymmetric motion partition, ( N/2)x2N + (3N/2)x2N 6SIZE_nRx2N, ///< asymmetric motion partition, (3N/2)x2N + ( N/2)x2N 7SIZE_NONE = 15 // 15,指的是没有了
};
所以,把所有块的深度depth、划分模式partitionsize和预测模式IPM保存下来,那些depth=3&&partitionsize=3的IPM就是可供隐写的载体。
for(int i = 0 ; i < pcCU->getTotalNumPart() ; i ++){// printf("i = %d,预测模式 = %d,深度 = %d,模式 = %d\n", i, pcCU->getLumaIntraDir(i), pcCU->getDepth(i), pcCU->getPartitionSize(i));fout_IPM << int(pcCU->getLumaIntraDir(i)) << ",";fout_depth << int(pcCU->getDepth(i)) << ",";fout_partition << int(pcCU->getPartitionSize(i)) << ",";
}
3.2 使用LSB隐写算法进行隐写
首先需要对所有块进行统计,计算出4x4块的个数,以便确定隐秘信息的长度,来生成隐秘信息original_msg。
# 统计一下4x4的个数
count_4x4_IPM = 0
for i in range(len(depth_num_list)):for j in range(len(depth_num_list[i])):if (depth_num_list[i])[j] == 3 and (partitionsize_num_list[i])[j] == 3:count_4x4_IPM += 1
print("count_4x4_IPM = ", count_4x4_IPM)
根据计算得到的个数count_4x4_IPM,生成隐秘信息original_msg。遍历所有块,对4x4块的合适IPM进行隐写。
# 对所有4x4块隐写
if depth_num_list[i][j] == 3 and partitionsize_num_list[i][j] == 3:msg = original_msg_list[0][idx_msg]# 如果IPM==34或者IPM==1或者IPM==0,则不隐写if IPM == 34 or IPM == 0 or IPM == 1:temp_IPM_list.append(IPM)else:IPM_binary_str = Integer_To_BinaryStr(IPM)for k in range(len(IPM_binary_str)):# msg==1时,LSB=1if msg == "1":IPM_binary_str = IPM_binary_str[:7] + "1"# msg==0时,LSB=0else:IPM_binary_str = IPM_binary_str[:7] + "0"IPM_num_stego = BinaryStr_To_Integer(IPM_binary_str)temp_IPM_list.append(IPM_num_stego)idx_msg += 1
# 不是4x4的块
else:temp_IPM_list.append(IPM)
3.3 放回含密载体
在HM_2中,把stego_IPM读取进来,并赋值给uiBestPUMode,替代它原来的IPM值。
这里需要注意的是:HM_1和HM_2的视频参数信息——例如QP、编码帧数等——应是一模一样的。
//=== update PU data ====
// 20210415周四 对所有块赋值stego_IPM
stego_num = atoi(stego_vectorString[order_num].c_str());// stego_IPM的值
uiBestPUMode = stego_num;
pcCU->setLumaIntraDirSubParts ( uiBestPUMode, uiPartOffset, uiDepth + uiInitTrDepth ); // 这行代码是它本来就有的
pcCU->copyToPic ( uiDepth, uiPU, uiInitTrDepth );
3.4 提取含密载体
配置HM12.0解码端相关信息,按照3.1的方法,把深度depth、划分模式partitionsize和预测模式IPM保存下来。(HM解码端配置教程)
3.5 使用LSB提取算法进行比对
使用LSB的提取算法,把4x4块的合适IPM的LSB提取出来,并与原始的隐秘信息进行比对。
# 5、提取所有4x4的LSB
extract_msg = ""
for i in range(len(extract_IPM_list)):for j in range(len(extract_IPM_list[i])):# 判断是否是4x4块if depth_num_list[i][j] == 3 and partitionsize_num_list[i][j] == 3: # 是4x4块,提取LSBif extract_IPM_list[i][j] == 34 or extract_IPM_list[i][j] == 0 or extract_IPM_list[i][j] == 1: # IPM=34、0、1则不提取continueelse:temp_str = Integer_To_BinaryStr(extract_IPM_list[i][j])if temp_str[-1] == "1":extract_msg += "1"else:extract_msg += "0"else: # 不是4x4块,则继续continue
print("extract_msg = ", extract_msg)# 6、判断extract_msg和original_msg是否一致
count = 0
for i in range(len(extract_msg)):if extract_msg[i] == original_msg_list[0][i]:continueelse:count += 1print(i, extract_msg[i], original_msg_list[0][i])
print("提取正确率 = ", format((1 - count / len(extract_msg)) * 100, '.4f'), "%")
四、碰到的问题以及解决思路
4.1 块的结构体发生变化
在第二个编码器HM_2中,把stego_IPM放回后,编码视频,结果发现隐写后的视频的块结构发生了很大变化——例如4个4x4的块合并成了1个8x8的块——使得4x4块的数量发生了变化,4x4块的位置也发生了变化。这也就意味着,利用LSB算法提取出来的隐秘信息必定是错误的。
4.1.1 产生的原因
由于块的划分选择是一个递归的过程,一个块递归至8x8时,会计算当前划分模式的cost值,并继续向下递归至4个4x4,计算4个4x4划分模式的cost值,最终选择cost值小的那种划分模式。
例如(1016, 752)这个块,它应是4个4x4的块(IPM值分别为13、13、2、11),但是却合并成了1个8x8的块(IPM为0),说明是由于8x8块的cost值小于4个4x4块的cost值之和导致的。
4.1.2 解决方法
参考dy学长的博客,在递归过程中,通过修改cost来控制它的划分模式:判断当前递归层次的深度和划分模式,如果和HM_1中保存下来的该CU的原始深度、原始划分模式一致,则修改cost为-9999.9999。
// 20210415周四 在这里对递归中的depth和partitionsize进行判断,如果符合判断条件,则修改它的cost,使其结构体不发生变化
depth_num = atoi(depth_vectorString[j].c_str());
partitionsize_num = atoi(partitionsize_vectorString[j].c_str());
if(pcCU->getDepth(uiPartOffset) == depth_num && pcCU->getPartitionSize(uiPartOffset) == partitionsize_num){uiPUDistY = 0;uiPUDistC = 0;dPUCost = -999999.9999;
}
在递归返回过程中,通过设置flag来控制它的划分模式:判断当前递归返回时的深度和划分模式,如果当前层次的信息与原始信息一致,则设置flag=1,并在TEncCU::xCheckBestMode()的判断中新增一个刷新条件“ || flag == 1”。
// 20210419 判断深度和划分模式是否一致//printf("x = %d,y = %d,depth = %d,partitionsize = %d,z-order = %d\n", rpcTempCU->getCUPelX(), rpcTempCU->getCUPelY(), uiDepth, eSize, rpcTempCU->getZorderIdxInCU());z_order_num = rpcTempCU->getZorderIdxInCU();// z-ordero_num = rpcTempCU->getZorderIdxInCU() + rpcTempCU->getAddr() * 256 + rpcTempCU->getPic()->getPOC() * rpcTempCU->getPic()->getNumCUsInFrame() * 256;// 块的索引序号p_num = atoi(p_vectorString[o_num].c_str());// 原始的partitionsize的值d_num = atoi(d_vectorString[o_num].c_str());// 原始的depth的值if(eSize == p_num && uiDepth == d_num)flag = 1;elseflag = 0;
4.2 一个有趣的现象
每次试验,在编码视频的过程中,都是第一帧(第0个POC)编码时间较长,接下来几帧的编码时间与原始的HM12.0压缩视频时间相同。
例如在编码BQSquare.yuv时,第1帧(第0个POC)编码的时间为48秒,剩余几帧编码的时间为9秒——这与使用HM12.0在QP=28时压缩BQSquare.yuv所用时间一样。
4.2.1 产生的原因
猜测:由于在HM_2中需要读取所有保存在硬盘上的载体相关信息,所以在第一帧中,需要将这些保存在硬盘上的信息读取进来保存到缓存中,导致了花费时间较长,而在接下来的递归中,由于是直接从缓存中读取数据,所以花费的时间较短。
用代码测试了一下,发现只有第一次的runtime是一个较大的数,接下来的runtime都为0,即证明了我的猜测。
clock_t begin_time = clock();// 开始时间// 20210412 周一 把stego_IPM从.txt文件中读取进来,保存在一个栈中while(getline(stego_in, stego_str, ',')){// 1、把file_str按照空格分成一个个字符串型的数字stringstream stego_input(stego_str);while(stego_input >> stego_result)stego_vectorString.push_back(stego_result); // vectorString中已经有了一个个按空格分开来的字符串型的数字了}clock_t end_time = clock();// 结束时间printf("runtime = %lf\n", float(end_time - begin_time) / 1000); // 判断了一下,发现只有第一次读的时候是花费时间的,后面的runtime都是0了system("pause");
在我看来,这是很重要的一点,因为之前写代码的时候一直担心在递归函数中读取信息,会不会每递归一次,就要花很长时间去读信息。现在看来,除了第一次递归读取信息时花费较多时间以外,接下来都是瞬时完成的。
也就是说,视频编码时间只是在第一次递归读取时增加了,接下来都是按正常的速率进行编码的。对于那些分辨率大的视频,第一帧编码时间较长,只是单纯的因为它们的数据量大而已,而不是由于递归重复读取导致的时间过长。
4.3 视频产生较大失真
最终,利用软件分析隐写后的视频质量,发现最终的PSNR值非常低,也就是说视频质量很差,有肉眼可见的较大失真。
4.3.1 产生的原因
经分析,可能导致PSNR值过低的原因有两点:
一、在LSB隐写时,没有考虑IPM=0以及IPM=1的情况,对这两种无角度的IPM都进行了隐写,导致IPM从无角度预测变成了有角度预测,产生较大失真;
二、在HM_2中,对uiBestPUMode强行赋值的行为,可以视作在写码流时修改IPM,这种修改方式由于没有对修改后的IPM进行再编码,使得接下来的块产生巨大失真;
三、在HM_2中,虽然保证了所有4x4的位置不发生变化,但是没有保证更大块的结构不变,那么就有可能4个8x8的块合并成了1个16x16的块,4个无角度的IPM合并成了1个有角度的IPM,导致这个大块(平坦区域)产生较大失真;
4.3.2 解决方法
针对第一种可能性,在LSB隐写算法中,对IPM=0和IPM=1进行了特殊处理——即对IPM=0和IPM=1的块不进行隐写——但是效果不理想,视频仍有较大失真。
*针对第二种可能性,应对重新赋值后的CU进行再编码,但是不知道该如何去实现。
*针对第三种可能性,不知道该如何解决。这两点算作是留着优化的点吧。
20210423更新:
由于直接覆盖stego_IPM的方式,是在块计算DCT/DST系数等操作之后进行的,所以会产生巨大的失真。
所以,在HM_2中采用新的策略——在遍历候选列表的时候,判断递归的深度和递归的划分模式,若depth和partitionsize都和HM_1中保存下来的值相同时,则把候选列表长度设置成1,并把候选列表中的值设置成stego_IPM。这样一来,编码器就会自动地根据stego_IPM进行编码,从而直接省去了修改cost的操作。
UInt uiBestPUMode = 0;UInt uiBestPUDistY = 0;UInt uiBestPUDistC = 0;Double dBestPUCost = MAX_DOUBLE;// 20210423周五 在这里对递归中的depth和partitionsize进行判断,如果符合判断条件,使他的预测模式只有这个值order_num = pcCU->getPic()->getPOC() * pcCU->getPic()->getNumCUsInFrame() * 256 + pcCU->getAddr() * 256 + pcCU->getZorderIdxInCU() + uiPartOffset;// 块的索引值depth_num = atoi(depth_vectorString[order_num].c_str());partitionsize_num = atoi(partitionsize_vectorString[order_num].c_str());stego_num = atoi(stego_vectorString[order_num].c_str());// stego_IPM的值if(pcCU->getDepth(uiPartOffset) == depth_num && pcCU->getPartitionSize(uiPartOffset) == partitionsize_num){numModesForFullRD = 1;uiRdModeList[0] = stego_num;}// 遍历候选列表for( UInt uiMode = 0; uiMode < numModesForFullRD; uiMode++ ){// set luma prediction modeUInt uiOrgMode = uiRdModeList[uiMode];pcCU->setLumaIntraDirSubParts ( uiOrgMode, uiPartOffset, uiDepth + uiInitTrDepth );// set context modelsif( m_bUseSBACRD ){m_pcRDGoOnSbacCoder->load( m_pppcRDSbacCoder[uiDepth][CI_CURR_BEST] );}// determine residual for partitionUInt uiPUDistY = 0;UInt uiPUDistC = 0;Double dPUCost = 0.0;// 等等等,已略}
通过这种代码策略,最终隐写后的视频质量非常的高,隐写效果非常好,解决了失真严重的问题。
五、总结
通过这次demo的练习,对HM的代码有了初步的理解,对HEVC的一些知识有了更深的理解。
对于实验过程中碰到的种种问题,只有自己碰到了、解决了,才是真正的搞懂了。仅仅是参考别人的博客,纸上谈兵,看着好像是理解了,其实还是不然的。
虽然我写博客的初衷是希望能够给以后的人一些经验,但是有些东西还是得自己去试过了,尝试过了,错过了,才是最好的办法。
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