實驗的設定參數：
檔案：forman_352x288_300.yuv 解析度：352x288
影格數量：300
每秒影格數量：30 frames/sec 程式設定：
Random key: 12345 Block_size: 8 x 8 量化區間 α: 5
取出浮水印的Threshold: 0.5
圖 4.4 到 圖 4.6 我們針對不同的解析度、位元速率和量化區間做了實驗，
實驗的設定是以兩次的時間和兩次的空間轉換來編碼，在經過一次的時間編碼後 (T = 0)，再經過視訊解碼會產生和原來影片相同影格數量的影片，經過兩次的時間 編碼後 (T = 1)，再經過視訊解碼會產生和原來影片一半影格數量的影片。 在經過
一次的空間編碼後 (S = 0)，再經過視訊解碼會產生和原來影片相同解析度的影 片，經過兩次的空間編碼後 (S = 1)，再經過視訊解碼會產生和原來影片長寬解析 度均為一半的影片。
4.1.1 不同解析度的實驗數據
在不同解析度的實驗中，我們使用一次的編碼，在解碼時去解出兩種不同解 析度的影片，圖 4.4(a) 的解析度是 176x144，圖 4.4(b) 的解析度是 352x288，兩 個影片都是在經過時間維度的兩次轉換，所以在解碼出來的影片每秒的影格數量 只有原本的一半 (15 frames/sec)。由於在嵌入浮水印時是以 L frame 做為嵌入的基 準，所以在經過兩次時間維度的轉換後，實際嵌入浮水印 L frame 只佔原本影格 數量的 ¼。 我們設定相同的影格速率 (1k bits/sec) 來實驗，由圖 4.4 可以看出在 我們嵌入浮水印的演算法中，不同的解析度下對浮水印的辨識度並沒有差異。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
(a)解析度 176x144
23
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
(b)解析度 352x288
圖 4.4 不同解析度下浮水印的偵測比較
4.1.2 不同影格速率的實驗數據
在這個實驗中，我們使用兩種不同的影格速率來表示在不同的網路頻寬下，
使用本論文所提出的演算法做偵測的結果。這兩個實驗的影片都是經過兩次的時 間編碼後 (T = 1)，再經過一次的空間編碼後 (S = 0)，視訊解碼會產生和原來影片 相同解析度，影格數量為原影片一半。在圖 4.5 我們可以看出在不同的影格速率 下的 PSNR 會有不同，愈大的影格速率所包含影格較細微的資訊愈多，浮水印的 資訊也就愈多，所以在 PSNR 的值就愈高，視覺感受也就愈好，偵測浮水印的準 確率也就愈高。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
(a)Bit Rate: 1k PSNR: 38.6
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
(b)Bit Rate: 4k PSNR: 40.64 圖 4.5 不同速度下浮水印的偵測比較
4.1.3 不同量化區間的實驗數據
量化區間在本論文的演算法中，代表著浮水印的強固性，使用不同的量化區 間來嵌入浮水印，觀察在增加浮水印的強固性後，對 PSNR 的影響。使用的影片
25
是經過一次時間和空間的轉換 (S = 0, T = 0)，所產生和原影片完全相同的解析度和 影格數量，在影格速率為 4k bits/sec 的下來做實驗。圖 4.6 可以看出量化區間 α 的值對 PSNR 是會有影響，而量化區間的值愈大則 PSNR 的值就愈小，視覺感 受也會愈差，由圖 4.2 和圖 4.3 也可以看到相同的結果。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
(a)α = 5 PSNR: 41.02
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
(b)α =7 PSNR: 38.16
圖 4.6 不同量化區間下浮水印的偵測比較 L Frame Number
BCR
No Watermark foreman
0 L Frame Number
BCR
No Watermark akiyo
(a) foreman (b) akiyo 圖 4.8 丟棄影格破壞後浮水印的偵測比較
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