奇异值分解（SVD）数学技术为从图像中提取代数特征提供了一种优雅的方法。 当对奇异值添加较小的更改时，不会发生图像的大方差，并且如果执行常规图像处理，则图像中的奇异值受到的影响较小。 因为图像的奇异值矩阵具有良好的稳定性，所以可以将水印嵌入到该矩阵中而不会导致隐蔽图像的较大变化。 本文首先分析了使用SVD技术在传统水印视频中造成块效应和闪烁的原因。 基于SVD的特性，并且人眼对视频每一帧角落区域的变化不敏感，我们使用量化索引调制将水印嵌入到角落内部的块中。 我们分析了所提出算法在同步误差，块效应