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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应嵌入强度和环型张量的视频水印方法，属于信息隐藏领域，包括在水印嵌入视频前，对视频进行场景划分，并利用灰度共生矩阵评估每个场景的纹理复杂性，以指导水印嵌入强度的选择，从而平衡水印的不可感知性和鲁棒性；利用圆环的旋转不变性，在视频帧上进行环型分割，并在圆环上嵌入同步水印，用于对攻击后的含水印视频进行时间校正，保证版权水印的同步性。同时，构建环型张量用于嵌入版权水印，提高其抵抗几何攻击的能力；此外，设计了一种神经网络校正模型，该模型用于对提取的版权水印进行校正，进一步提高版权水印的准确性。该方法的水印具有较好的不可感知性和鲁棒性，适用于视频的版权保护。
主权项：1.一种基于自适应嵌入强度和环型张量的视频水印方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对待处理视频进行水印嵌入；S1.1待处理视频场景划分及纹理复杂性评估：S1.2待处理视频环型分割；S1.3同步水印嵌入；S1.4对待处理视频进行版权水印嵌入；S2、对含水印视频进行提取；S2.1按照水印嵌入S1.1进行场景划分获得每个场景的纹理复杂度，确定嵌入强度；S2.2将含水印视频帧转换到YCbCr空间，选择U通道进行环型分割和离散傅里叶变换以及奇异值分解，得到含水印的最大奇异值，根据最大奇异值提取同步水印，并对视频帧的时间序列进行校正；S2.3将时间校正后的视频帧转换到YCbCr空间，选取Y通道进行环型分割和DCT变换，将连续帧中半径相同的频域圆环系数组成张量，使用高阶奇异值分解分解进行张量分解，获得含水印时间因子矩阵，并从第一列元素中提取版权水印；S2.4将提取的版权水印输入预先训练好的神经网络模型中，用于校正水印信息，提高清晰度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种基于自适应嵌入强度和环型张量的视频水印方法
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