【摘 要】
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针对当前农产品图像数字水印易受到几何变形等攻击破坏、不可感知性差、鲁棒性不高等问题，提出特征点混沌算法。通过特征窗内部的最小像素差的平方和确定特征点，且过滤掉低对比
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针对当前农产品图像数字水印易受到几何变形等攻击破坏、不可感知性差、鲁棒性不高等问题，提出特征点混沌算法。通过特征窗内部的最小像素差的平方和确定特征点，且过滤掉低对比度侯选极值点；利用特征点邻域像素的梯度方向分布特性，为每个特征点指定方向参数，利用Tent混沌序列对图像进行置乱，通过相关性函数进行水印检测。仿真试验结果显示，本研究算法在提取猕猴桃和葡萄的数字水印过程中，注重特征点信息以及周围的信息，提取的水印效果清晰，且原始图像没有被破坏；在透明性测试指标中本研究算法的信噪比最大，嵌入后具有较好的不可见性；
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