第49卷第8期2023年8月ComputerEngineering计算机工程基于张量分解与场景分割的鲁棒视频水印算法张天骐，闻斌，熊天，吴超（重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆400065）摘要：数字技术的进步使得用户更便捷地在互联网上上传和下载数据，但是由此引发了盗取伪造、非法滥用等问题。数字水印技术可以有效遏制滥用数据的行为。针对现有视频水印算法在面对视频帧攻击时抵抗能力差的问题，提出一种结合张量分解与视频场景分割的鲁棒视频水印算法，提高嵌入水印图像后载体视频的不可见性。将载体视频分割为若干个视频场景，并将视频场景从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。根据特征图子块联合熵确定嵌入水印的子块，利用奇异值分解对选定块分解得到U矩阵，并将水印信息嵌入到U矩阵中，通过对水印图像进行Arnold置乱处理，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值为55dB以上时，该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，归一化互相关系数均在0.938之上。关键词：视频水印；张量分解；场景分割；联合熵；奇异值分解开放科学（资源服务）标志码（OSID）：源代码链接：https：//github.com/lingbinga/Coding_lunwen中文引用格式：张天骐，闻斌，熊天，等.基于张量分解与场景分割的鲁棒视频水印算法［J］.计算机工程，2023，49（8）：250-256，264.英文引用格式：ZHANGTQ，WENB，XIONGT，etal.Robustvideowatermarkingalgorithmbasedontensordecompositionandscenesegmentation［J］.ComputerEngineering，2023，49（8）：250-256，264.RobustVideoWatermarkingAlgorithmBasedonTensorDecompositionandSceneSegmentationZHANGTianqi，WENBin，XIONGTian，WUChao（SchoolofCommunicationandInformationEngineering，ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications，Chongqing400065，China）【Abstract】TheadvancementofdigitaltechnologyhasmadeiteasyforuserstouploadanddownloaddataontheInternet，leadingtoprevalentissuesoftheft，forgery，andillegalabuse.Toeffectivelyaddressdataabuse，digitalwatermarkingtechnologyhasemerged.Thispaperproposesarobustvideowatermarkingmethodthatcombinestensordecompositionandvideoscenesegmentation，aimingto...
