[发明专利]基于Harris-Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法

摘要

本发明公开了一种基于Harris‑Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法：通过Harris‑Laplace算法与图像自适应空间尺度筛选出不小于设定的特征尺度的特征点，并通过筛选的特征点实现图像基于内容的水印信息同步，经计算SIFT特征描述子与特征尺度对水印信息嵌入的局部特征区域进行归一化，并将水印信息嵌入到该区域DFT域振幅的中频系数中，从而实现水印信息的认证。本发明能够满足在图像的正常使用下，可以通过手机拍摄对屏幕上显示图像的版权信息进行实时认证，以及对拍摄的图像进行水印信息认证。本发明为图像数据版权保护提供有效的技术手段。

主权项

1.基于Harris‑Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法，其特征在于：包括以下步骤：S1：水印信息生成；具体操作如下：S1‑1：生成水印信息库，每个录入的版权信息与对应的水印秘钥K建立映射；S1‑2：使用水印秘钥K作为随机数种子，基于伪随机数发生器，生成长度为l的二值水印信息W＝{w(t)|w(t)∈{0,1},t＝0,...,l‑1}；S2：水印信息嵌入；S2‑1：读取待嵌入水印信息的图像数据，获取图像数据大小；S2‑2：基于图像大小，预设一组尺度σ，基于Harris‑Laplace算法提取图像多特征尺度的特征点；S2‑3：根据图像数据大小，计算自适应空间尺度R0，并以R0作为检测局部最大值的窗口半径，用于筛选出不小于设定的特征尺度的特征点集P0(x,y)；S2‑4：基于SIFT特征描述算子，计算P0(x,y)对应的特征矢量；S2‑5：以特征点为中心，特征矢量为归一化方向，基于特征尺度s设置局部特征区域的边长为6s+1，分别提取和归一化对应的方形局部特征区域，依据特征点的特征值筛选出互不重叠的局部特征区域集合，待用于水印信息嵌入；S2‑6：对归一化后的水印嵌入区域进行DFT，计算满足鲁棒性的最优嵌入半径R1和用于预处理的高斯低通滤波核，并对以R1为半径的振幅中频系数进行高斯低通滤波预处理；S2‑7：将水印信息W基于相应的特征尺度s和最优半径R1转化为水印矩阵W(xi,yi)，式中t表示第t位水印信息：S2‑8：基于公式(2)将水印信息嵌入振幅的中频系数中，式中Mw(x,y)和M(x,y)分别为嵌入水印后和原始的振幅值，α为水印嵌入强度：Mw(x,y)＝M(x,y)+α*W(x,y)  (2)S2‑9：进行DFT逆变换，并将嵌入水印后的局部特征区域对原始图像中的部分进行替换，完成水印嵌入。