基于SIFT和LFRs的高容量抗几何攻击数字水印算法

本文研究的焦点在于大容量抗几何攻击的数字水印算法，针对当前水印技术在抵抗几何攻击方面存在的挑战，即嵌入容量有限的问题。该算法的核心思想是利用尺度不变特征变换（SIFT）来确定局部特征区域（LFRs），以增强水印的抗攻击性和嵌入容量。 首先，算法从输入图像的非抽样Contourlet域（NSCT）的低频分量中提取SIFT特征点，特别关注中等尺度的稳定点。这些点的选择是为了确保在各种几何变换下，特征的稳定性能够保持，从而提高水印的鲁棒性。接着，通过最小生成树聚类算法，将这些特征点组织成一组分布均匀且相互独立的圆形特征区域，这样的设计有助于减少特征区域之间的重叠，提高水印的隐藏效率。 进一步，每个圆形区域被分成等角度的扇形和等面积的同心圆环，以便进行精细的分割，形成等面积的子块。这种划分方式使得水印在子块间的嵌入更加均匀，有利于对抗各种类型的攻击，如噪声、滤波和压缩操作。 在水印嵌入阶段，采用了奇偶量化技术对经过混沌加密的水印信息进行编码，然后将其嵌入到子块的NSCT低频分量中，这样既能保证信息的安全性，又不会明显影响原始图像的视觉质量。为了检测和提取水印，算法利用SIFT匹配算法定位同步的水印嵌入区域，之后执行盲提取过程，即使在遭受几何攻击后也能准确地恢复水印。 实验结果显示，该算法通过圆形区域分割和SIFT特征点的利用，成功地提升了水印的嵌入容量，并表现出良好的抗几何攻击性能，包括旋转、缩放、剪切等常见几何攻击。同时，它还展示了对噪声和图像处理操作的良好鲁棒性。因此，该研究为大容量抗几何攻击的数字水印技术提供了一个创新且实用的解决方案，对于保护知识产权和防伪有着重要的实际应用价值。