大家都知道视频中图像压缩的重要性，但是图像的安全性也至关重要。特别是在一些需要知识产权保护的视频文件中（比如教育类的视频就是其中的典型），对于视频信息的保护就显得尤为重要。那么今天就给大家介绍一种简单保护视频信息的方法（视频防篡改）。
在视频压缩编码的过程中，其实就是对视频图像的压缩。所有的图像压缩算法基本都遵循以下三点：
（1）把数据的重要部分和不重要部分划分出来：
（2）过滤掉不重要的部分：
（3）保存数据信息。
JPEG算法是图像压缩算法中的经典算。本文中就以JPEG算法压缩图像的过程为例，简单介绍一下图像防篡改的方法。
JPEG算法的第一步：是图像分割。把图像分割成大小为8x8的小块，这些小块在整个压缩的过程中都是单独被处理的。分割示例如下图（1）海岛
图1. 海岛8x8划分
JPEG算法的第二步：颜色空间的转换。如将RGB转换为YCbCr。这一步不在本次视频防篡改算法中，不做过多介绍。
JPEG算法的第三步：离散余弦变换（DCT）。 DCT变换的原理是：世界上任何复杂的事物，都可以分解为足够多的简单事物（类似于积分函数无限逼近）。那么经过DCT变换，可以把一个数组分解成数个数组的和，如果我们把数组视为一个一维矩阵，那么可以把结果看做是一系列矩阵的和。图像在电脑中的表现形式就是数字矩阵，这一特点就完全契合的DCT变换的特性。经过DCT变化的图像数据，第一个数据叫做直流系数（DC），之后的数据叫做交流系数（AC）。DC系数表示的是图像中的主要区域，AC系数表示的是图像中的轮廓的细节部分。转换结果如图（2）。
图（2） DCT转换结果
其中全是100的矩阵代表的是图像中的背景部分，假如像素值都是一样的，那么经过DCT变化后图像的能量将集中在左上角的直流部分。其余细节部分都变成了0。一个8x8的矩阵经过变换后就变成了一个只在左上角拥有一个数字的矩阵。可见DCT变换在图像压缩过程中的威力有多大。
JPEG算法的第四步：数据量化。这一步在本次的视频图像防篡改中起到了至关重要的作用。量化的公式为 : B = G / Q 。B代表的是量化后的结果。G代表的是输如的值。Q代表的是量化系数。经过DCT变换之后的数据需要使用标准的量化表进行量化计算。本次视频修改的部分只在亮度值中进行，所以介绍介绍标准亮度表。见图（3）。
图（3）标准亮度量化表
图（2）的变化结果是左上角只有一个800的矩阵，经过标准量化表的量化计算（800 / 16 = 50） 那么量化后的结果将变成左上角只有一个50的矩阵。其实在真是的图像矩阵中，经过了量化计算后也会呈现出数字集中在左上角，右下角全是0的结果。量化的后的数据会先经过Z字型扫描。扫描过程见图（4）
图（4）Z字型扫描
接下来本文通过在宿主图像的中嵌入一张指纹图片，对视频信息进行防篡改修改。
1.图像的构成
图像点和频率的对应关系：
（1）图像的低频分量，图像中主要的信息都保存在低频信息中，他决定了图像的灰度等级，对图像结构的决定作用较小。
（2）图像的中频分量，中频信息决定了图像的基本结构，是图像的主要结构。
（3）图像的高频分量，高频信息是图像的边缘和细节，是对图像中频信息的进一步强化。
2.嵌入原理：
若修改低频区域的数据，也就是修改大块的色块区域。容易对原始图像造成损坏，也很容易被看出，隐蔽性较差。
如果对高频信息进行修改，修改的部分就是图像中的边缘轮廓，采用这样的方法对视频的影响较小，但是会被大部分的高频信息处理算法给破坏掉。达不到嵌入的目的。
而图像中的中频部分是比较适合进行防篡改修改的部分。
3.嵌入密钥图像：
（1）对图像进行完8x8的划分后，要计算出每个8x8块里面要存放几个像素点。
（2）嵌入像素点的个数 = 嵌入图像像素点总数 / 被嵌入图像划分的8x8块个数。
处理效果见下图：
图（5）原始图像
图（6）嵌入的密钥图像
图（7）恢复 的原始图像
图（8）提取的密钥图像
参考：
python
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