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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于SIFT和图像拆分的鲁棒水印算法，包括水印嵌入与水印提取方法，对于水印嵌入方法，首先对水印信息进行logistics置乱；其次将原始图像按奇偶行列拆分成两个图像，并利用SIFT在三张图像（原始图像及两张拆分图像）中提取出共同存在的特征点，确定其在原始图像中的特征区域；然后筛选出稳定的特征区域并选取其内切方形特征区域作为水印嵌入区域；最后将每一方形特征区域进行整数小波变换，在其低频区域进行分块和奇异值分解，将置乱后的水印量化嵌入到特征值矩阵中；水印提取为水印嵌入的逆过程。与现有技术相比，本发明提高图像水印的不可见性和鲁棒性，增强算法的抗几何攻击能力。
主权项：1.一种基于SIFT和图像拆分的鲁棒水印算法，其特征在于，包括水印嵌入方法，具体包括如下步骤：步骤1：对水印信息W进行logistics混沌置乱，得到置乱后的水印信息W'，logistic置乱的密钥μ和初值X0作为水印恢复密钥；步骤2：将载体图像L拆分成LB和LC两张图像，对原始载体图像L及两张拆分图像LB和LC两分别进行SIFT特征点查询，分别对得到的特征点进行RANSAC算法剔除误匹配，选择三张图像都存在的特征点作为最终选取的特征点；图像拆分具体操作为：依次读入原始载体图像L的矩阵A的数据，如果是奇数行的奇数列数据和偶数行的偶数列数据写入矩阵B，其余数据写入矩阵C，形成两张拆分图像LB和LC；步骤3：计算选取的载体图像L中每一特征点的幅值和幅角，以确定该特征点对应的特征区域，选择特征区域的内切正方形作为水印嵌入特征区域LROI；步骤4：对选定的特征区域LROI进行一级整数小波变换后，得到LL，HL，LH，HH四个子带；步骤5：将其中的低频子带LL进行4×4分块，并对分块进行奇异值分解，得到奇异值矩阵S；步骤6：在矩阵S主对角线的前r个元素采用求模量化法嵌入水印；步骤7：重建嵌入水印之后的子带LL，对子带进行逆整数小波变换；步骤8：将嵌入水印后的特征区域与其他部分结合生成含水印图像L'。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于SIFT和图像拆分的鲁棒水印算法
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