《表2 性能比较：基于H.264比特流运动矢量的水印算法研究》

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《基于H.264比特流运动矢量的水印算法研究》

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另外，本节将提出算法的结果与文献[11]中结果进行比较，重点比较了嵌入相同水印信息下重建视频的最低PSNR、平均PSNR及嵌入过程带来的比特率的增加。实验环境配置相同，区别在于本算法采用的是JM 12.2，文献[11]中采用的是JM 9.6。比较结果如表2所示，可以看出，算法Ⅰ和Ⅱ所得嵌入水印后视频质量均高于文献[11]算法。原因在于文献[11]所采用的水印嵌入算法引入的误差较大，而算法Ⅰ通过采用嵌入位置合理的选择提高了算法的不可见性，而算法Ⅱ通过解决帧内-帧间误差累积现象进一步提高了算法的不可见性，例如对于Container视频序列来说，相比较文献[11]，本文实现Alg-Ⅰ和Alg-Ⅱ算法在平均PSNR方面分别提高25 dB和27 dB，在最低PSNR方面分别可以提高13 dB和14 dB；在比特率增加方面，Alg-Ⅰ和文献[11]引入的比特率增加都比较小，但对于Alg-Ⅱ算法带来的比特率增加比较高，原因在于在进行帧内-帧间误差补偿时，由于补偿信号的引入使得量化后IT系数本身为0的一些位置变为非零值，因此在进行熵编码时会增大编码后比特数。因此，对于Alg-Ⅱ而言，该算法是以比特率的增加为代价来提高重建视频质量的。