基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法

目的 为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域（像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域），降低了局部特征区域的鲁棒性，使其抗几何失真能力不佳的问题，提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法 根据彩色载体的RGB分量，计算颜色不变性；基于颜色不变性的强度概率密度，推导概率密度梯度估计函数；利用概率密度梯度值，计算二阶Hessian矩阵，改进SURF方法，充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点；再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量，以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度，并以特征点为中心，建立局部椭圆特征区域；定义鲁棒特征区域选择规则，确定合适的水印嵌入位置；引入位平面分解技术，获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像，并提取其直方图，以此设计水印嵌入方法，将二值水印隐藏到这些直方图中，形成水印图像；根据水印检测机制，复原二值水印。结果 实验结果显示，与基于特征点的水印方案相比，所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性，复原水印失真度最小。结论 所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力，在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值