网络基础设施的建设和视频编码技术的发展,催生了一系列的视频应用,包括视频电话、网络视频点播、高清电视广播等等。为了使视频编码的码流更好地适应各种网络环境和用户终端,JVT(Joint Video Team)于2007年制定了可伸缩编码标准SVC(Scalable Video Coding)。SVC允许经一次压缩后的视频以不同的时间分辨率、空间分辨率和质量分辨率解码,为网络视频的传输提供了简单、灵活和有效的解决方案,有巨大的应用潜力。然而,在视频非法使用日益猖獗的今天,如何高效地解决SVC编码视频的安全可靠分发,如何有力地保障SVC视频版权所有者的切身利益,这对研究者提出了新的挑战。数字水印技术通过在视频中嵌入不可见但是可被检测出的秘密信息,有望成为解决上述问题的强有力技术手段。本文深入研究基于SVC的数字水印技术,提出了两种水印方案,是为SVC编码视频提供有效保护的有益探索。本文的主要工作如下:第一:针对SVC编码提出了一种基于图像频域快速尺寸变化的鲁棒扩频水印方案。水印信息嵌入在原始视频的频域下采样中,并使用两个JND(Just Noticeable Distortion)值来动态调整水印的嵌入强度,一个是经原始尺寸图像的JND矩阵下采样后传递过来的JND值,一个是直接在下采样图像中计算的JND值,算法取二者中的较小值来保证原始尺寸和下采样尺寸视频都不会在嵌入水印后产生可察觉的失真。空域基本层和增强层在检测时采用不同的水印检测方案。仿真实验表明算法对解码视频质量影响微小,在空域增强层和基本层都有很高的水印检测正确率。第二:在SVC的编码重构循环中实现了一种可伸缩的大容量认证水印方案。该算法从尽量降低编码比特率的角度出发,在ZigZag扫描顺序的最后一个量化系数中嵌入水印信息。水印的嵌入过程在编码重构循环中,嵌入水印后的系数块参与宏块模式决策和重构预测。水印的嵌入顺序和视频帧的编码顺序一致,实现了对不同分辨率层的内容认证。该算法在保持了编码比特率和视频质量的同时,尤其在编码量化步长较大时,较其他算法有很高的嵌入容量。