基于角点和奇异值分解的抗转码视频水印算法

奇异值分解（SVD）数学技术为从图像中提取代数特征提供了一种优雅的方法。 当对奇异值添加较小的更改时，不会发生图像的大方差，并且如果执行常规图像处理，则图像中的奇异值受到的影响较小。 因为图像的奇异值矩阵具有良好的稳定性，所以可以将水印嵌入到该矩阵中而不会导致隐蔽图像的较大变化。 本文首先分析了使用SVD技术在传统水印视频中造成块效应和闪烁的原因。 基于SVD的特性，并且人眼对视频每一帧角落区域的变化不敏感，我们使用量化索引调制将水印嵌入到角落内部的块中。 我们分析了所提出算法在同步误差，块效应和闪烁方面的有效性。 实验表明，所提出的<br>方法具有出色的鲁棒性，可以抵御转码和一些正常的攻击，例如增加噪声，重新编码等，而不会引起任何块效应和闪烁。 结果还表明，正确的水印提取率可以达到每秒98％。