本文作者是 RTE 2021 翻新编程挑战赛获奖者董章晔团队。在实时音视频畛域，视频内容会须要失去版权保护，而盲水印则是爱护的措施之一。这支参赛团队基于声网 SDK 开发了一款利用于用户端的实时视频盲水印插件。其余应用声网 SDK 的开发者，也同样能够在本人的利用中应用该插件。拜访 『浏览原文』，能够查看该项目标源码。

我的项目介绍

视频盲水印技术是将标识信息间接嵌入视频 RGB 或 YUV 的频域中，根本不影响原视频的观看品质，也不容易被人发觉或留神。通过这些暗藏在载体中的信息，可确认内容创建者、使用者或者判断视频是否被篡改。该技术通常由业余的版权保护服务商提供，用于广播电视版权保护，商业性较强。

本我的项目基于声网的 SDK 开发了一款用户端的实时视频盲水印的插件，同时，配套提供了一款基于集体 PC 端的水印辨认软件，用于水印验证。升高了应用盲水印服务的业余门槛，为个人用户的隐衷爱护和作品防盗版提供了便捷的解决方案。

实现原理

盲水印的实现原理是在频域上实现信息叠加，变换的办法包含离散傅立叶变换、小波变换等，比方采纳傅里叶变换，在实部和虚部实现文字图像叠加，再通过逆变换显示视频帧。

对视频帧提取水印的办法是对视频帧截图，对截图再进行一次傅里叶变换，失去频域数据，对频域幅度，即能量进行显示，得出频域幅度图，就会显示之前叠加的文字。

疾速傅里叶变换复杂度为 O(nlog(n))，原理上能够在视频处理过程中实现盲水印的实时叠加。

设计实现

程序设计包含声网 SDK 对接和盲水印开发两局部，盲水印开发分为 Android 端叠加水印和 Windows 提取水印两局部。别离是灰色、黄色和橙色三块。因为是演示 Demo，所以仅在本地视频预览上实现盲水印的解决，将来可扩大到视频显示上。

该方案设计重点思考 SDK 连接和第三方兼容两大方面。次要是少拷贝 YUV 数据、视频解决串行化、第三方兼容性和场景泛化等方面。

外围代码

叠加水印的主流程：

opencv 的调用函数：

次要是傅立叶变换和叠加文字两个函数，声网 SDK 与 OpenCV 开源库兼容成果良好。

成果展现

第一幅图是原始视频，输出水印文字比方 wm，第二幅图是叠加盲水印的视频，可见视频成果根本不受影响，最初一幅图是将第二幅图上传到 PC 后，用户本人提取水印的图像，可见图像中有显著的 wm 文字。至此实现了验证。

将来瞻望

下一步打算次要从进步水印的鲁棒性、扩大水印的利用场景、丰盛水印的数据维度等方面进行思考。在水印鲁棒性方面，打算空域上进行网格化宰割，针对不同宰割区域进行频域水印叠加；采纳不同的变换办法，例如 DWT，以求最佳成果；对水印自身进行冗余编码，晋升水印辨识度，减少水印的隐蔽性。在扩大水印利用方面，在实时视频显示端，进行水印叠加，达到偷拍溯源的目标。在丰盛数据维度方面，在音频解决上，可扩大声纹水印；联合视频内容特色，可扩大特色编码等。