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基于特征点的抗几何攻击图像水印算法研究的中期报告
1.研究背景和意义
当前数字图像技术已经非常成熟，对图像进行篡改、伪造已非常容易。因此，图像的安全保护变得越来越重要。图像水印技术是数字版权保护的一种有效方法。随着图像处理技术的发展，攻击者破解水印的能力也在不断提高。因此，如何提高图像水印算法的鲁棒性，对于图像安全保护研究具有重要意义。
2.研究进展
传统的图像水印算法把图片浅埋藏在载体图像中，但这种方法很容易被攻击者检测到并篡改。随着近年来计算机视觉和机器学习的发展，基于特征点的抗几何攻击图像水印算法逐渐引起研究人员的重视。该算法不直接进行浅埋藏，而是对图片提取特征点，在特征点上添加水印信息，这样对于攻击者的几何攻击具有更好的鲁棒性。目前的研究中，基于SIFT特征点的抗旋转攻击和基于SURF特征点的抗缩放攻击的方法已经较为成熟。
3.研究内容和计划
本文研究的是基于特征点的抗几何攻击图像水印算法。具体研究内容包括：
(1)对目前基于特征点的抗几何攻击技术进行综述和分析，研究其优缺点以及存在的问题。
(2)基于改进的SIFT或SURF算法进行特征点的提取和匹配。
(3)在提取出的特征点上设计合适的水印嵌入方法，使其具有更好的鲁棒性和安全性。
(4)进行实验验证，包括基于几何攻击的水印检测与恢复实验，并对算法的性能进行评估。
计划在下一阶段完成以上内容，并在最终研究报告中进行总结。