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信息产业的高速发展使得人们可以通过网络便利地共享图像和视频等多媒体信息,同时也为盗版、非法复制和传播等侵权行为提供了方便。因此,数字图像和视频的版权保护成为亟待解决的问题,数字鲁棒水印技术应运而生。针对目前鲁棒水印算法存在的嵌入位置选择、水印不可见性和鲁棒性的平衡和对几何攻击的鲁棒性较差等问题,本文基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)研究了鲁棒图像和视频水印算法,主要完成的工作如下:(1)为解决水印嵌入位置选择的问题,并得到较好的水印不可见性,设计了一种基于SIFT特征点嵌入、全相位双正交变换(All Phase Biorthogonal Transform,APBT)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的鲁棒图像水印算法,采用SIFT选取特征点,将水印信息分散地嵌入到APBT系数矩阵的奇异值中。实验结果表明,该算法在保证较好水印不可见性的前提下,对普通攻击和复合攻击具有较好的鲁棒性。(2)为抵抗不同程度的几何攻击,设计了一种基于SIFT的抗几何攻击鲁棒图像水印算法。通过SIFT提取含水印图像和受攻击图像的特征点信息,实现特征匹配,并解决了因几何攻击造成的水印同步失效问题。水印信息被嵌入到宿主图像三级小波子带的奇异值中。实验结果表明,该算法对普通攻击、几何攻击和复合攻击的鲁棒性较好,并解决了鲁棒水印算法对几何攻击鲁棒性较差的问题。(3)为提高水印算法对几何攻击的鲁棒性,设计了一种基于仿射SIFT(Affine SIFT,ASIFT)的抗几何攻击鲁棒图像水印算法。ASIFT用于修正图像的几何攻击。实验结果表明,与基于SIFT的算法相比,该算法提高了水印算法对平移攻击和尺度攻击的鲁棒性。(4)为提高视频水印对旋转攻击的鲁棒性,设计了一种基于SIFT的抗旋转攻击鲁棒视频水印算法。针对视频旋转攻击,采用了基于SIFT的攻击修正策略。此外,采用场景变换检测算法选取运动帧,并将水印嵌入到运动帧的两级小波子带中。实验结果表明,该算法对噪声攻击和不同程度的旋转攻击具有一定的鲁棒性。