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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明公开了一种基于Bessel‑Fourier矩的内容自适应鲁棒性视频水印方法，涉及视频版权保护和追踪溯源技术。针对现存鲁棒视频水印方法中普遍存在忽视视频内容对不可感知性的影响的现状，通过研究数字视频内容与矩不变量之间的相关性，自适应选择内容丰富的帧进行水印嵌入；通过Bessel‑Fourier矩幅值的旋转和缩放不变性实现空域同步；引入自适应判断特征达到时域同步；本发明方法能有效抵抗各类主流视频编码器压缩、几何失真、同步攻击和组合攻击，拥有较好的鲁棒性。由于引入了内容自适应机制，本发明还拥有着优越的不可感知性，能够有效提升现有鲁棒视频水印方法的不可感知性和鲁棒性，且时间复杂度低，运行效率较快，具有实用价值。

主权项：1.一种基于Bessel-Fourier矩的内容自适应鲁棒性视频水印方法，其特征在于，包括以下嵌入过程和与之相逆的提取过程；其嵌入过程包括以下步骤：步骤1：按序读取视频U通道，计算U通道中心区域Uc内的Bessel-Fourier矩；其具体过程包括：1通过求根算法，计算第一类Bessel函数Jvx的零点λn，Jvx定义如下： 其中，v＝1，k是自然数，Γ为伽马函数；2离散条件下，使用离散求和模拟矩计算中的二重积分，计算Bessel-Fourier矩： 其中，an＝[Jv+1λn]22是一个归一化常数，*表示复数共轭运算，Δx和Δy分别表示行方向和列方向上的采样间隔，Vnm表示矩基函数，Bessel-Fourier矩的Vnm定义如下：ynm＝Jvλnrejmθ其中，步骤2：构造判断特征JF，如果JF≥Temb，则在当前帧执行水印嵌入，否则跳过该帧，Temb为嵌入阈值；步骤3：改进量化索引调制方法，将水印信息嵌入到低频Bessel-Fourier矩的幅值中；步骤4：使用广义正交复矩的重构算法，重构含水印低频中心区域和原始低频中心区域Ulow；步骤5：利用图像重构结果得到含水印的U通道中心区域最后，用含水印的中心区域替换原有的中心区域，得到一个加水印的U帧；其提取过程包括以下步骤：步骤A：按序读取含水印视频U通道，计算U通道中心区域Uc内的Bessel-Fourier矩；步骤B：计算判断特征如果则在当前帧执行水印提取，否则跳过该帧，Text为提取阈值；步骤C：使用量化索引调制提取方法，从低频Bessel-Fourier矩的幅值中提取水印。

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权利要求：

百度查询： 四川大学 一种基于Bessel-Fourier矩的内容自适应鲁棒性视频水印方法