基于张量分解和场景分割的鲁棒视频水印算法

作者：张天骐; 闻斌; 熊天; 吴超

来源：计算机工程, 2022, 1-10.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00650

• 视频水印
• 张量分解
• 场景分割
• 联合熵
• 奇异值分解

数字技术的进步使得用户能够轻易在互联网上传和下载数据，由此引发的盗取伪造、非法滥用的问题比比皆是。为了采取有效措施扼制滥用数据的行为，数字水印技术应运而生。针对现有的视频水印算法面对视频帧攻击时抵抗能力差的问题，并提高嵌入水印图像后载体视频的不可见性，本文提出了一种结合张量分解和视频场景分割的鲁棒视频水印算法。首先将载体视频分割为若干个视频场景，然后将视频场景从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，根据视频场景中每一帧的Y分量构造高阶张量，得到相应的张量特征图并进行不重叠分块处理，最后根据特征图子块联合熵大小确定嵌入水印的子块，将水印信息嵌入到选定块经过奇异值分解后得到的U矩阵当中；对水印图像进行Arnold置乱处理，用来增加水印图像的安全性。实验结果表明，在载体视频“suzie.avi”的MPSNR值达到55 dB以上时，本文算法对不同攻击参数的高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、模糊、帧丢失、帧平均以及帧交换等攻击都具有较强的鲁棒性，NCC值均在0.939之上。

• 单位
  重庆邮电大学; 通信与信息工程学院