CN102024244B - 基于图像特征区域的水印嵌入、检测方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像特征区域的水印嵌入、检测方法及其装置，其中，水印嵌入方法包括：通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；分别环绕选取出的各特征区域嵌入水印。采用本发明，可提高水印嵌入区域与检测区域的匹配性，提高水印的检测率及鲁棒性。

Description

基于图像特征区域的水印嵌入、检测方法及其装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于图像特征区域的水印嵌入方法及其装置，以及一种基于图像特征区域的水印检测方法及其装置。

背景技术

网页浏览器的出现使得国际互联网(Internet)变得对用户友好起来，人们更乐于在网上下载图片、音乐和视频。由于其廉价、不需要仓库和库存，而且交易几乎是瞬间完成，因此Internet成了一个优秀的数字媒体发行系统。由于网络加速了数字媒体的传播，侵权行为(非法复制、盗版、随意篡改)变得日益猖獗，这引起了内容拥有者，尤其是大型电影制片厂和音乐录制棚的对盗版风险性的高度关注。为了保护他们的合法权益，必须采取措施对数字产品的版权进行保护。

作为解决数字产品版权保护的新技术，数字水印越来越引起人们的关注，并且具有广阔的应用前景。目前数字水印虽然在某些特定领域有一些商业应用，但是由于数字水印技术还不够完善，限制了其大规模应用。对于应用于图像的数字水印(以下简称图像水印)而言，除了安全性、盲检测性、随机检测性、实时性等技术上的要求外，图像水印还需要解决的核心问题是图像水印的鲁棒性。

已有的图像水印技术虽然可以抵抗诸如加噪、滤波和压缩等常规图像处理，而对于几何攻击，如局部弯曲等仍然缺乏鲁棒性。几何攻击破坏了载体和水印之间的同步性，虽然载体中仍然含有水印，但是由此产生的同步误差使得检测器无法正确提取水印，因而无法验证图像的合法性。

为了解决图像水印的鲁棒性问题，目前提出了第二代水印技术。第二代水印技术是基于图像特征的水印技术，在一定程度上解决了几何攻击下的数字水印鲁棒性问题。但是现有第二代水印系统没有考虑水印嵌入对于水印系统鲁棒性的影响，而水印嵌入会给图像带来类似于高斯分布的噪声，这些噪声对一些噪声敏感的特征点、特征区域提取算法造成较大影响，因此会导致第二代水印系统中，水印嵌入区域和检测区域不匹配，从而导致无法识别水印。

发明内容

本发明实施例提供了基于图像特征区域的水印嵌入、检测方法及其装置，用以解决现有图像水印技术中因水印嵌入区域和检测区域不匹配而导致水印检测率低的问题。

本发明实施例提供的技术方案包括：

一种基于图像特征区域的水印嵌入方法，包括以下步骤：

通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

分别环绕选取出的各特征区域嵌入水印。

一种基于图像特征区域的水印嵌入装置，包括：

检测模块，用于通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

选取模块，用于从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

嵌入模块，用于分别环绕选取出的各特征区域嵌入水印。

一种基于图像特征区域的水印检测方法，包括以下步骤：

通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

分别从选取出的各特征区域各自外围环绕的水印嵌入区域中提取水印。

一种基于图像特征区域的水印检测装置，包括：

检测模块，用于通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

选取模块，用于从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

提取模块，用于分别从选取出的各特征区域各自外围环绕的水印嵌入区域中提取水印。

本发明的上述实施例中，在嵌入水印之前，选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；在嵌入水印时，将水印分别嵌入选取出的各特征区域的外围。可以看出，水印被嵌入的区域互不重叠，并且对应的特征区域具有较好的稳定性和平坦性，在这样的区域嵌入水印可以使嵌入的水印具有较好的鲁棒性，进而可以提高水印嵌入区域与检测区域的匹配程度。另外，将水印环绕特征区域进行嵌入，可以保证水印的嵌入没有影响到特征区域的提取，因而与现有水印嵌入技术中将水印直接嵌入到特征区域相比，可减少对特征区域提取过程的影响，提高水印的鲁棒性，提高水印的检测率。

附图说明

图1为本发明实施例中的基于图像特征区域的水印嵌入流程示意图；

图2为本发明实施例中的不相重叠区域的选取流程示意图；

图3为本发明实施例中的水印嵌入流程示意图；

图4为本发明实施例中的基于图像特征区域的水印检测流程示意图；

图5为本发明实施例中的图像水印嵌入流程示意图；

图6为本图5流程中水印、特征区域变换示意图；

图7为本发明实施例中的水印嵌入装置的结构示意图；

图8为本发明实施例中的水印检测装置的结构示意图。

具体实施方式

针对现有图像水印技术存在的上述问题，本发明实施例对于现有基于图像特征区域的水印技术进行了改进，提高了水印嵌入区域和检测区域的匹配程度，并进而提高了水印的鲁棒性，以及水印检测率和识别率。

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

参见图1，为本发明实施例提供的基于图像特征区域的水印嵌入流程示意图，该流程包括：

步骤101、通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，提取出特征区域，并将提取出的这些特征区域作为嵌入水印的候选区域。

步骤102、从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠。

步骤103、分别环绕选取出的各特征区域嵌入水印。

图1所示流程的步骤101中，所采用的尺度和仿射不变特征区域检测方法是利用仿射不变点检测算子来提取特征点并构造出特征区域，对于一个图像来说，这样的特征区域可以有多个。目前已有多种算法可实现尺度和仿射不变特征区域的检测，如Harris、多尺度Harris-Laplace检测算子等。本发明实施例采用何种尺度和仿射不变特征区域检测算法来提取特征区域，并不对本发明的保护范围有所限制。

图1所示流程的步骤102中，所选取出的特征区域是特征点相对稳定，而且区域纹理相对简单，并且彼此不相交或不相重叠的区域，环绕这样的区域嵌入水印可以使嵌入的水印具有较好的鲁棒性。为了根据候选的特征区域中选取出适合水印嵌入的区域，本发明实施例中针对候选的特征区域引入了RFM(Repeatability and Flatness Measure，稳定性和平坦性评价)参数，用于表征相应区域的稳定性和平坦性。每个特征区域都能够计算出各自的RFM。针对一个特征区域，其RFM的计算公式如下：

式(1)中，conerness是表示该区域特征点的稳定性的参数，λ后的部分表示这一区域内纹理的复杂程度(即平坦性)的参数。λ是一系数，可根据图像水印鲁棒性的要求，或是根据稳定性与纹理复杂度的权重适情况而定。RFM值越大，则该特征区域的稳定性越好、纹理复杂度越低，从而越适合嵌入水印。

下面对式(1)中的各部分进行说明：

式(1)中，IR表示Interesting Region的缩写，代表一个特征区域；P为一个特征点的(x，y)坐标向量；Size(IR)是求一个IR的像素点个数；G₁ ^(30×i)°(P)近似表示图像在P点的30°×i(i＝0，1...11)方向上的导数；abs(·)表示取绝对值；

表示在360°范围内每旋转30°计算一次图像在P点在该角度(或方向)上的导数，然后对该范围内的导数求和。当然也可以取其他旋转角度，如θ，计算360°范围内多个方向上的导数之和，相应的，

将被替换为：

G₁ ^(30×i)°(X)的取值如以下公式所示(其中，X为特征点的(x，y)坐标向量)：

式(2)中，

表示图像在X点的x方向上的导数，

表示图像在X点的y方向上的导数，G₁ ^θ°(X)表示图像在X点在θ角度方向上的导数。

可以看出，式(1)中表示特征区域纹理复杂度的参数是这样得到的：首先，对该特征区域计算360°范围内该图像在特征点的多个方向上的导数之和；然后，用导数之和除以该特征区域的像素点总数。

式(1)中，cornerness的计算公式如下：

cornerness＝Det(M)-αTrace²(M)....................................(3)

式(3)中，Det(M)表示求行列式M的值，Trace(M)表示求行列式M的迹，行列式M的计算公式如下：

$M=\mathrm{\μ}(X,{\mathrm{\σ}}_I,{\mathrm{\σ}}_D)$

$=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\μ}}_{11}& {\mathrm{\μ}}_{12}\\ {\mathrm{\μ}}_{21}& {\mathrm{\μ}}_{22}\end{array}\right]...\left(4\right)$

$={\mathrm{\σ}}_D^{2}g\left({\mathrm{\σ}}_I\right)\×\left[\begin{array}{cc}{L}_x^2(X,{\mathrm{\σ}}_D)& L_x{L}_y(X,{\mathrm{\σ}}_D)\\ L_x{L}_y(X,{\mathrm{\σ}}_D)& L_y^2(X,{\mathrm{\σ}}_D)\end{array}\right]$

式(4)中，L_x表示在x方向上的梯度，L_y表示在y方向上的梯度；

g(σ_I)是均值为0、方差为σ_I的高斯分布函数；

L_x(X，σ_D)表示用均值为0、方差为σ_D的高斯导数模板求x方向上的导数；

L_y(X，σ_D)表示用均值为0、方差为σ_D的高斯导数模板求y方向上的导数。

L_xL_y(X，σ_D)表示L_x(X，σ_D)与L_y(X，σ_D)相乘，L_x ²(X，σ_D)表示L_x(X，σ_D)的平方，L_y ²(X，σ_D)表示L_y(X，σ_D)的平方。

通过以上定义的RFM可以看出，本发明实施例中，首先根据特征区域的梯度值归一化出表征该特征区域稳定性的参数，以及根据该特征区域的特征点在各方向上的导数和该特征区域的像素数归一化出表征该特征区域平坦性的参数，然后，将该特征区域的稳定性参数和平坦性参数归一为表征该特征区域稳定性和平坦性的参数RFM。表征特征区域稳定性的参数除采用上述方法确定外，还可以采用目前已经公知的其他方法；表征特征区域平坦性的参数除采用上述方法确定外，还可以采用目前已经公知的其他方法。表征特征区域稳定性和平坦性的参数RFM除采用上述方法确定外，还可采用其他方法，如，用表征特征区域平坦性的参数减去表征特征区域稳定性的参数，这样得到的RFM则越小表示该特征区域越稳定和平坦。

根据公式(1)定义的RFM，上述步骤102中通过选取特征区域来选取适合于水印嵌入的区域的流程可如图2所示，主要包括以下步骤：

步骤201、在候选区域中选择一个具有最大RFM值的候选区域，根据该候选区域确定出与其对应的水印嵌入区域，其中，与候选区域对应的水印嵌入区域为环绕在该候选区域外围的区域。

步骤202、将该候选区域的水印嵌入区域及其所包含的区域标记为“含有水印区域”，并将该“含有水印区域”的RFM值标记为-1，以表示该候选区域已经被遍历过。

步骤203、在未遍历过的候选区域中选择一个当前具有最大RFM的区域，按照上述方式确定出与其对应的水印嵌入区域。

步骤204、确定出的水印嵌入区域是否与标记为“含有水印区域”的区域不相交，如果不相交，则执行步骤205；否则，执行步骤206。

步骤205、将当前候选区域所对应的水印区域及其包含的区域标记为“含有水印区域”，进入步骤206。

步骤206、将当前候选区域的RFM值标记为-1；

步骤207、判断候选区域的RFM值是否都小于0，如果是，则表示所有候选区域都遍历过，并进入后续嵌入水印的流程；否则，返回步骤203，继续遍历其他的候选区域。

本实施例以候选区域为正圆形区域为例，与候选区域对应的水印嵌入区域是以该候选区域的圆心为圆心、内半径为1.5r、外半径为2r的圆环区域(r为该正圆形候选区域的半径)。当然，该圆环的内半径和外半径的取值并不仅限于此，但至少该圆环要环绕在该正圆区域外，同时还需要考虑水印嵌入区域的大小对于水印鲁棒性的要求。相应的，被标记为“含有水印区域”的区域为以该正圆形圆心为圆心、半径为2r的正圆形区域。针对其他形状的候选区域，可以先将其规整为正圆形区域，再根据以上方式选取不相重叠的区域，也可以直接按照图2所示流程选取不相重叠的区域。

通过图2所示的流程，最终得到的标记为“含有水印区域”的区域是彼此独立、不相交的区域。从图2所示的流程可以看出，通过从当前最大RFM值所对应的候选区域开始，逐一遍历各候选区域，并在遍历过程中逐步确定出适合嵌入水印的区域，这样，可以保证所选选取出的区域具有较大的RFM，即，为最适合嵌入水印的区域。

本发明实施例对于待嵌入的水印没有特殊限制。对于矩形的二维水印，可以将其转换为圆环形水印；对于一维水印可以先将其转换为二维水印，再将二维水印转换为圆环形水印。

如果将圆环表示为：

$W(r,\mathrm{\&theta;})=\left\{\begin{array}{ccccc}0,& \mathrm{if}& r<R_1& \mathrm{and}& r>R_2\\ \&PlusMinus;1,& \mathrm{if}& R_1<r<R_2& & \end{array}\right....\left(5\right)$

其中，R₁表示内环半径，R₂表示外环半径，则二维水印的变换公式为：

其中，

表示下取整，M为原始的二维矩形水印，S为矩形水印的宽度。通过公式(6)可以将矩形水印转化为圆环形水印，转化之后，每一条的圆环水印对应原始矩形水印的一行。

在图1所示流程的步骤103中，由于不同的尺度和仿射不变特征区域检测方法所检测得到的特征区域的形状可能不同，有的检测方法所检测到的特征区域被规整为圆形。本发明实施例中，对于非圆形的特征区域，需要将其规整为圆形再嵌入水印。所采用的规整方法可根据所采用的尺度和仿射不变特征区域检测方法而定，如采用U变换方法将特征区域规整为标准圆形。

将二维水印嵌入选取出的水印嵌入区域，可采用如下嵌入公式实现：

f_ω(X)＝f(X)+α(X)ω′(X).......................................(7)

其中，f(X)表示原始图像的像素值；α(X)为JND计算出的加权值；ω′(X)表示转化为圆形水印后的水印值，进一步的，可以是经过用密钥伪随机调制并转化为圆形水印后的水印值。

通过公式(7)，可以把水印以较小的主观视觉失真嵌入到图像中。同时，将水印转化为圆环形是为了环绕特征区域进行嵌入，从而保证水印的嵌入没有影响到特征区域的提取。与现有水印嵌入技术中将水印直接嵌入到特征区域相比，可减少对特征区域提取过程的影响，提高水印的检测率。

较佳地，在将二维水印嵌入之前，还可以根据待嵌入区域所对应的特征区域的大小和梯度值，对圆环形水印进行放缩、旋转等规整操作，使其大小、形状、梯度适合待嵌入的区域，然后将规整后的水印嵌入待嵌入区域。在进行嵌入时，可将水印与待嵌入区域所对应的特征区域的JND值相乘，然后对相应的特征区域进行U-反变换(在之前对特征区域进行U变换的情况下)。

参见图3，为本发明实施例提供的水印嵌入流程示意图，该流程包括步骤：

步骤301、从选取出的特征区域中选择一个还没有嵌入水印的特征区域；

步骤302、将当前特征区域规整为圆形，如采用U-变换(如果特征区域本身就是圆形或在图2所示流程中已经被规整为圆形，则可省略该步骤)，根据该圆形的特征区域，确定出对应的水印嵌入区域，确定出的水印嵌入区域为围绕该圆形特征区域外围的圆环。

步骤303、将经过用密钥伪随机调制的水印转化为圆环形水印，并根据当前特征区域的大小和梯度，对圆环形水印进行缩放、旋转等操作，使其适合于当前特征区域的圆环形水印嵌入区域。

步骤304、根据公式(7)，将圆环形水印嵌入圆环形水印嵌入区域。

步骤305、对嵌入有水印的区域所对应的特征区域，进行规整为圆形变换的逆变换，如采用U-反变换。

步骤306、判断是否还有未嵌入水印的区域，如果有，则返回步骤301；否则，结束水印嵌入流程。

以上描述了水印嵌入的流程，水印检测流程是上述水印嵌入流程的逆过程。

参见图4，为本发明实施例提供的基于图像特征区域的水印检测流程示意图，该流程主要包括以下步骤：

步骤401、通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，提取出特征区域，并将提取出的这些特征区域作为嵌入水印的候选区域。

步骤402、从候选区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠。

步骤403、利用滤波器对选取出的特征区域外围所环绕的水印嵌入区域进行滤波，从而估计出水印。

后续可计算估计出的水印与原始水印的相关度，并根据计算结果来确定该图像的合法性。

图4所示流程的步骤401和步骤402分别与图1流程中的相应步骤相类似；步骤403中，可采用Winer滤波器对选取出的适合水印嵌入的区域进行滤波。由于通常嵌入的水印是矩形水印，而经过滤波处理后得到的估计水印为圆环形水印，因此在这种情况下，需要将估计出的水印转换为矩形水印，然后将转换后的矩形水印与原始矩形水印比较，以判断两者的相似度。

将估计出的圆环形水印转换为矩形水印，可采用如下公式：

$M^{\&prime;}(m,n)=\mathrm{Round}\left[\frac{1}{S}\left(\underset{\mathrm{\&theta;}=(n-1)\frac{2\mathrm{\&pi;}}{S}}{\overset{n\frac{2\mathrm{\&pi;}}{S}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{W}^{\&prime;}(m+R_1,\mathrm{\&theta;})\right)\right]...\left(8\right)$

其中，S为矩阵水印的宽度，m为矩形水印的长度，R₁为圆环的内径，Round(·)表示四舍五入。

计算转换为矩形后的水印与原始矩形水印的相似度，可采用如下公式：

$C=\frac{M\&times;M^{\&prime;}}{\sqrt{(M\&times;M)(M^{\&prime;}\&times;M^{\&prime;})}}...\left(9\right)$

其中，M为原始水印，M’为提取出的估计水印。

当根据公式(9)计算得到的C大于一个阈值T的时候，就认为该区域含有水印；否则，该区域没有嵌入水印。

阈值T可以按照如下公式确定：

$P_{\mathrm{FA}\_\mathrm{region}}={\&Integral;}_T^{\&infin;}\sqrt{\frac{\mathrm{mn}}{2\mathrm{\&pi;}}}\exp \left(\frac{-x^2\mathrm{mn}}{2}\right)\mathrm{dx}...\left(10\right)$

$P_{\mathrm{FA}\_\mathrm{image}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{\mathrm{FA}\_\mathrm{region}}^i(1-P_{\mathrm{FA}\_\mathrm{region}})(N-i)...\left(11\right)$

以下结合图5和图6，以一待嵌入水印的图像和一矩形二维水印为例，详细描述水印嵌入过程。

如图5所示，图像10是水印的原始载体图像，水印20是原始的矩形二维水印。

对于图像10的处理过程包括：

步骤501、对图像10进行去噪处理，得到去噪后的图像11；

步骤502、对图像11进行尺度和仿射不变特征区域检测，以检测出所有特征区域，如图像12所示。检测出的特征区域可能数量较多并且彼此有相交或重叠；

步骤503、对图像12中的特征区域进行如前所述的选取操作，以选取出不相重叠、相对稳定和平坦的区域，如图像13所示；

针对每个选取出的区域，执行以下步骤504～509：

步骤504、对选取出的区域所对应的特征区域进行U-变换，以将其规整为正圆形，如图像14所示；

步骤505、对U-变换后的特征区域确定对应的嵌入区域，该嵌入区域为环绕该正圆形区域的圆环，如图像15所示；

步骤506、计算特征区域的梯度值和JND；

对于水印20的处理过程包括：

步骤507、对水印20和密钥进行伪随机调制，得到水印21；

步骤508、将水印21变换为圆环形，得到水印22；

步骤509、根据特征区域的大小和梯度，对水印22进行缩放、旋转等处理，使其大小、梯度适合待嵌入的圆环区域，得到水印23；

然后，通过步骤510～步骤512将水印嵌入图像：

步骤510、根据特征区域的JND，对水印23进行处理(可根据公式(7)进行处理)；

步骤511、对处理后的水印进行U-反变换，得到水印24；

步骤512、将水印24加到原始图像上，最终得到含有水印的图像16。

上述流程中，水印20可如图6中的(a)所示；水印22可如图6中的(b)所示；图像15中的一个水印嵌入区域与其对应的特征区域的关系可如图6中的(c)所示；U-反变换后的水印嵌入区域与对应的特征区域的关系可如图6中的(d)所示。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种基于图像特征区域的水印嵌入装置和水印检测装置。

参见图7，为本发明实施例所提供的水印嵌入装置的结构示意图，该装置包括：检测模块701、选取模块702、嵌入模块703，其中：

检测模块701，用于通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

选取模块702，用于从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

嵌入模块703，用于分别环绕选取出的各特征区域嵌入水印。

选取模块702选取特征区域的过程，以及嵌入模块703对水印的嵌入过程，可分别如前所述，在此不再赘述。

参见图8，为本发明实施例所提供的水印检测装置的结构示意图，该装置包括：检测模块801、选取模块802、提取模块803，其中：

检测模块801，用于通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

选取模块802，用于从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

提取模块803，用于分别从选取出的各特征区域各自外围环绕的水印嵌入区域中提取水印。

选取模块802选取特征区域的过程，以及提取模块703对水印的嵌入过程，可分别如前所述，在此不再赘述。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应包涵在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (17)

1.一种基于图像特征区域的水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

分别在各特征区域外围环绕的所述水印嵌入区域中嵌入水印。

2.如权利要求1所述的水印嵌入方法，其特征在于，选取所述特征区域，包括步骤：

确定每个特征区域的稳定性和平坦性；

从未被遍历过的特征区域中最稳定和平坦的区域开始进行遍历，直到遍历完所有的特征区域；其中，针对遍历到的每个特征区域，执行以下步骤：确定当前特征区域外围环绕的水印嵌入区域，如果该水印嵌入区域及其所包围的区域与被标记为水印所在区域的区域不相交，则将该水印嵌入区域及其所包围的区域标记为水印所在区域；

在遍历完成后，将标记为水印所在区域的区域所对应的特征区域，选取为所述特征区域。

3.如权利要求2所述的水印嵌入方法，其特征在于，确定特征区域的稳定性和平坦性，包括以下步骤：

根据特征区域的梯度值归一化出表征特征区域稳定性的参数；

根据所述图像在特征区域的特征点的各方向上的导数，以及该特征区域的象素数归一化出表征特征区域平坦性的参数；

将特征区域的稳定性参数和平坦性参数归一为表征该特征区域稳定性和平坦性的参数。

4.如权利要求3所述的水印嵌入方法，其特征在于，根据特征区域的梯度值归一化出特征区域的稳定性参数，采用如下公式：

稳定性参数=Det(M)-αTrace²(M)

其中，Det(M)表示求行列式M的值，Trace(M)表示求行列式M的迹，行列式M的计算公式如下：

$M=\mathrm{\&mu;}(X,{\mathrm{\&sigma;}}_I,{\mathrm{\&sigma;}}_D)$

$=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}\end{array}\right]$

$={\mathrm{\&sigma;}}_D^{2}g\left({\mathrm{\&sigma;}}_I\right)\&times;\left[\begin{array}{cc}{L}_x^2(X,{\mathrm{\&sigma;}}_D)& L_x{L}_y(X,{\mathrm{\&sigma;}}_D)\\ L_x{L}_y(X,{\mathrm{\&sigma;}}_D)& L_y^2(X,{\mathrm{\&sigma;}}_D)\end{array}\right]$

其中，L_x表示在x方向上的梯度，L_y表示在y方向上的梯度；g(σ_I)是均值为0、方差为σ_I的高斯分布函数；L_x(X,σ_D)表示用均值为0、方差为σ_D的高斯导数模板求x方向上的导数；L_y(X,σ_D)表示用均值为0、方差为σ_D的高斯导数模板求y方向上的导数；LxLy表示Lx和Ly的乘积。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，归一化出特征区域的平坦性参数，包括：

计算360°范围内地所述图像在特征区域的特征点的多个方向上的导数之和；

用导数之和除以该特征区域的像素点总数，得到所述特征区域的平坦性参数。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，归一化表征特征区域稳定性和平坦性的参数值，采用如下公式：

RFM=稳定性参数-λ×平坦性参数

其中，RFM为归一后的稳定性和平坦性评价参数，λ为设定的常数。

7.如权利要求3所述的水印嵌入方法，其特征在于，环绕选取出的特征区域嵌入水印，包括步骤：

将当前特征区域规整为正圆形，以该正圆形的圆心为圆心、第一半径为内半径、第二半径为外半径得到圆环区域，其中，第一半径大于所述正圆形的半径，第二半径大于第一半径，所述圆环区域为当前特征区域外围环绕的所述水印嵌入区域；

将二维水印规整为与所述圆环区域的形状、大小、梯度相适应的二维水印；

将规整后的二维水印嵌入到所述圆环区域。

8.一种基于图像特征区域的水印嵌入装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

选取模块，用于从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

嵌入模块，用于分别在各特征区域外围环绕的所述水印嵌入区域中嵌入水印。

9.如权利要求8所述的水印嵌入装置，其特征在于，所述选取模块选取特征区域时，确定每个特征区域的稳定性和平坦性；从未被遍历过的特征区域中最稳定和平坦的区域开始进行遍历，直到遍历完所有的特征区域；其中，针对遍历到的每个特征区域，执行以下步骤：确定当前特征区域外围环绕的水印嵌入区域，如果该水印嵌入区域及其所包围的区域与被标记为水印所在区域的区域不相交，则将该水印嵌入区域及其所包围的区域标记为水印所在区域；在遍历完成后，将标记为水印所在区域的区域所对应的特征区域，选取为所述特征区域。

10.如权利要求9所述的水印嵌入装置，其特征在于，所述选取模块确定特征区域的稳定性和平坦性时，根根据特征区域的梯度值归一化出表征特征区域稳定性的参数；根据所述图像在特征区域的特征点的各方向上的导数，以及该特征区域的象素数归一化出表征特征区域平坦性的参数；将特征区域的稳定性参数和平坦性参数归一为表征该特征区域稳定性和平坦性的参数。

11.一种基于图像特征区域的水印检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

分别从选取出的各特征区域各自外围环绕的水印嵌入区域中提取水印。

12.如权利要求11所述的水印检测方法，其特征在于，选取所述特征区域，包括步骤：

确定每个特征区域的稳定性和平坦性；

从未被遍历过的特征区域中最稳定和平坦的区域开始进行遍历，直到遍历完所有的特征区域；其中，针对遍历到的每个特征区域，执行以下步骤：确定当前特征区域外围环绕的水印嵌入区域，如果该水印嵌入区域及其所包围的区域与被标记为水印所在区域的区域不相交，则将该水印嵌入区域及其所包围的区域标记为水印所在区域；

在遍历完成后，将标记为水印所在区域的区域所对应的特征区域，选取为所述特征区域。

13.如权利要求12所述的水印检测方法，其特征在于，确定特征区域的稳定性和平坦性，包括以下步骤：

根据特征区域的梯度值归一化出表征特征区域稳定性的参数；

根据所述图像在特征区域的特征点的各方向上的导数，以及该特征区域的象素数归一化出表征特征区域平坦性的参数；

将特征区域的稳定性参数和平坦性参数归一为表征该特征区域稳定性和平坦性的参数。

14.如权利要求11所述的水印检测方法，其特征在于，从特征区域外围环绕的水印嵌入区域中提取水印，包括步骤：

将当前特征区域规整为正圆形，以该正圆形的圆心为圆心、第一半径为内半径、第二半径为外半径得到圆环区域，其中，第一半径大于所述正圆形的半径，第二半径大于第一半径；

从所述圆环区域中提取出水印。

15.一种基于图像特征区域的水印检测装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于通过对去噪滤波后的图像进行尺度和仿射不变特征区域检测，检测出该图像的特征区域；

选取模块，用于从检测出的特征区域中选取出相对稳定和平坦的特征区域，并且选取出的每个特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域，与选取出的其他任一特征区域及其外围环绕的水印嵌入区域互不重叠；

提取模块，用于分别从选取出的各特征区域各自外围环绕的水印嵌入区域中提取水印。

16.如权利要求15所述的水印检测装置，其特征在于，所述选取模块选取特征区域时，确定每个特征区域的稳定性和平坦性；从未被遍历过的特征区域中最稳定和平坦的区域开始进行遍历，直到遍历完所有的特征区域；其中，针对遍历到的每个特征区域，执行以下步骤：确定当前特征区域外围环绕的水印嵌入区域，如果该水印嵌入区域及其所包围的区域与被标记为水印所在区域的区域不相交，则将该水印嵌入区域及其所包围的区域标记为水印所在区域；在遍历完成后，将标记为水印所在区域的区域所对应的特征区域，选取为所述特征区域。

17.如权利要求16所述的水印检测装置，其特征在于，所述选取模块确定特征区域的稳定性和平坦性时，根据特征区域的梯度值归一化出表征特征区域稳定性的参数；根据所述图像在特征区域的特征点的各方向上的导数，以及该特征区域的象素数归一化出表征特征区域平坦性的参数；将特征区域的稳定性参数和平坦性参数归一为表征该特征区域稳定性和平坦性的参数。

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