1.一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于包括水印嵌入和水印提取两部分；

所述的水印嵌入部分的具体步骤为：

步骤1_1：将原始视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；其中，M和N均能够被2整除，原始视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1；

步骤1_2：对原始视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将原始视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第一三阶张量，共得到 个第一三阶张量，将第i个第一三阶张量记为Qi；其中，原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为符号 为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1， Qi的大小为

步骤1_3：将每个第一三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Qi中的第j个子张量记为Gi,j；其中，J为正整数， j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J；

步骤1_4：将宽度为 且高度为 的彩色水印图像划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子块，将彩色水印图像中的第j个子块记为Bj；

步骤1_5：将当前待处理的第i个第一三阶张量Qi定义为当前第一三阶张量；

步骤1_6：将当前第一三阶张量中当前待处理的第j个子张量Gi,j定义为当前子张量，将彩色水印图像中当前提取的第j个子块Bj定义为当前水印信息；

步骤1_7：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为si,j；对当前水印信息进行T-SVD处理，得到当前水印信息的对角张量，记为syj；其中，si,j、syj的大小为a×b×3；

步骤1_8：将syj嵌入到si,j中，得到si,j对应的高阶张量，记为Di,j，在计算Di,j的过程中引入了用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子 再对Di,j进行T-SVD的逆变换处理，得到当前子张量对应的含有水印子张量，记为 其中，Di,j的大小为a×b×3， 的大小为a×b×3；

步骤1_9：令j＝j+1；然后将当前第一三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，将彩色水印图像中下一个提取的子块作为当前水印信息，再返回步骤1_7继续执行，直至得到当前第一三阶张量中的每个子张量对应的含有水印子张量，进而得到当前第一三阶张量对应的含有水印三阶张量；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号；

步骤1_10：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第一三阶张量作为当前第一三阶张量，再返回步骤1_6继续执行，直至所有第一三阶张量处理完毕，进而得到含有水印的LL子带；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号；

步骤1_11：对包含有含有水印的LL子带的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波逆变换，得到对应的含有水印亮度分量，最终得到含有水印的视频；

步骤1_12：嵌入端将含有水印的视频、每个第一三阶张量中的每个子张量的对角张量、用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子 传送给提取端；

所述的水印提取部分的具体步骤为：

步骤2_1：将遭到攻击的含有水印的视频或未遭到攻击的含有水印的视频作为待处理的视频，将待处理的视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；其中，M和N均能够被2整除，待处理的视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1；

步骤2_2：对待处理的视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将待处理的视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第二三阶张量，共得到 个第*二三阶张量，将第i个第二三阶张量记为Qi；其中，待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为 符号 为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，*

Qi的大小为

步骤2_3：将每个第二三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Q*i中的第j个子张量记为G*i,j；其中，J为正整数， j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J；

*

步骤2_4：将当前待处理的第i个第二三阶张量Qi定义为当前第二三阶张量；

步骤2_5：将当前第二三阶张量中当前待处理的第j个子张量G*i,j定义为当前子张量；

步骤2_6：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为s*i,j；其中，s*i,j的大小为a×b×3；

步骤2_7：对 的值进行T-SVD逆变换处理，提取出s*i,j中的水印信息，记为B*j；

其中，B*j的大小为a×b×3，为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，

步骤2_8：令j＝j+1；然后将当前第二三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，再返回步骤2_6继续执行，直至提取出当前第二三阶张量中的每个子张量中的水印信息；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号；

步骤2_9：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第二三阶张量作为当前第二三阶张量，再返回步骤2_5继续执行，直至所有第二三阶张量处理完毕，提取得到水印图像；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。

2.根据权利要求1所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤1_7中的si,j的获取过程为：Gi,j＝ui,j×si,j×(vi,j)T；所述的步骤1_7中的syj的获取过程为： 其中，ui,j为Gi,j的左正交张量，ui,j的大小为a×a×3，si,j为Gi,j的对角张量，vi,j为Gi,j的右正交张量，vi,j的大小为b×b×3，ui,j、si,j和vi,j均为三阶张量，(vi,j)T为vi,j的转置， 为Bj中的所有像素点的像素值排列成的大小为a×b×3的三阶张量，uyj为 的左正交张量，uyj的大小为a×a×3，vyj为 的右正交张量，vyj的大小为b×b×3，uyj、syj、vyj均为三阶张量，(vyj)T为vyj的转置。

3.根据权利要求1或2所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤1_8中的Di,j的获取过程为： 其中， 为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，

4.根据权利要求3所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤1_8中的 的获取过程为：

5.根据权利要求4所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤2_6中的s*i,j的获取过程为：G*i,j＝u*i,j×s*i,j×(v*i,j)T；其中，u*i,j为G*i,j的左正交张量，u*i,j的大小为a×a×3，s*i,j为G*i,j的对角张量，v*i,j为G*i,j的右正交张量，v*i,j的大小为b×b×3，u*i,j、s*i,j和v*i,j均为三阶张量，(v*i,j)T为v*i,j的转置。

6.根据权利要求5所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤2_7中的B*j的获取过程为：