摘要：为减小水印嵌入对视频视觉效果的影响,结合人类视觉系统,提出了一种基于无下采样Contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform,NSCT）域核模糊聚类的视频水印算法。首先利用独立分量分析提取视频同一镜头中视频序列的静态分量;然后根据人类视觉系统的掩蔽特性和图像的局部特性,对静态分量NSCT后的带通子带进行核模糊聚类分析;最后将置乱后的水印嵌入到适合嵌入水印类的子带系数中。文中给出了视频嵌入水印后的平均峰值信噪比、算法鲁棒性比较和视频被攻击后所提取的水印。实验结果证明该算法能取得极佳的视觉效果,同时还能抵抗空间域和时间域的常见攻击。

关键词：视频水印 无下采样contourlet变换 人类视觉系统 核模糊聚类 

单位：南京航空航天大学电子信息工程学院 南京210016