Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

来源：信号处理杂志 2020年第4期北京时间：

作者：周琳, 张天骐, 冯嘉欣, 徐伟

摘要：为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性，提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取，然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域，选择适中的互不重叠的特征区域，将其四周补零后进行归一化操作，最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解，并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明，本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外，对几何攻击也有相对较强的鲁棒性，特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击，NC值均达到0.94以上。

关键词：图像水印, 轮廓波变换, 奇异值分解, Blob-Harris特征区域, 归一化, 小波变换