沈炎斌

(福州大学至诚学院计算机工程系，福建福州350002)

基于图像特征的医学图像水印算法

沈炎斌

(福州大学至诚学院计算机工程系，福建福州350002)

为了隐藏医学图像中病人的个人信息，并对医学图像进行认证，提出了一种基于SIFT特征点的医学数字水印算法，是一种零水印方案，不会影响原医学图像的质量。算法考虑到小波域在抵抗JPEG压缩中的优良特性，选择从小波低频系数中寻找特征点，同时通过寻找纹理复杂的区域，自动定位到ROI，以提高算法的鲁棒性。该算法可以抵抗常规攻击和几何攻击，取得了较好的效果。

图像特征；SIFT；零水印

随着图像处理技术和计算机科学技术的不断发展，数字成像技术在医学中的应用日益广泛。医学图像的数字化使得对其恶意篡改成为可能。同时，直接将病人的个人信息等重要信息标示在医学图像上，会造成病人隐私的泄露。使用数字水印技术将病人信息作为数字水印嵌入到医学图像中，既可以实现病人信息的隐藏，又可以达到医学图像认证的目的。

在实际的医疗活动中，病灶区包含了最重要的病理信息，是医学图像的ROI（region of interest，感兴趣区域），任何微小的改动都有可能会影响医生的诊疗或判断。只要在嵌入水印的时候不改变病灶区的内容，或者将水印嵌入到病灶区之外（即RONI，region of non-interest，非感兴趣区域），就可以将数字水印技术应用到医学图像中。

文献[1]提出了4种二维医学图像的水印算法，并申请了发明专利。这4种算法基本是从医学图像的DCT或DFT变换的低中频系数中得到视觉特征向量来进行水印的嵌入与提取。……