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摘要
针对含水印信息的图像对几何攻击鲁棒性不强的问题，提出一种基于改进的尺度不变特征变换(Elite opposition-learning strategy based Harris hawks optimization and Scale-invariant feature transform, EOSHHO-SIFT)的图像水印算法。首先，水印预处理：对水印进行基于奇异值分解的预处理，得到需要嵌入奇异矩阵的信息；其次，载体预处理：对载体图像进行HAAR多小波变换，并在变换后的载体图像中使用EOSHHO-SIFT算法进行特征点提取；再次，水印嵌入：上述特征点作为鲁棒水印的嵌入区域，而用EOSHHO-SIFT优化后的特征点进行鲁棒水印的嵌入；最后，水印提取：利用HAAR以及EOSHHO-SIFT提取出含有水印信息的特征点，并利用此特征点所含的奇异值信息对水印进行重组。仿真结果表明，与其它不具有旋转不变特性的图像水印算法相比，算法具有较强的抗噪声、抗滤波以及抗几何攻击的能力。
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