基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印算法

针对视频的版权保护,提出了一种基于张量奇异值分解(T-SVD)的鲁棒视频水印算法.不同于图像,视频具有多维度的特点,能够被看作一个高阶张量,并通过张量奇异值分解以保留帧内和时域的相关性,从而提高水印鲁棒性.首先,对视频帧的亮度分量进行离散小波变换(DWT),计算得到低频子带(LL),并将每3帧的LL作为一个三阶张量;其次,将三阶张量分成不重叠块,并进行张量奇异值分解,计算得到对角张量;最后,利用包含强相关性的对角线张量的奇异值嵌入水印以增强鲁棒性.此外,还采用密钥随机提取视频帧,以加强算法的安全性.实验结果表明,提出的算法能够抵抗多种视频攻击,具有较强的鲁棒性.