面向iPhone智能抠图与社交平台分享的鲁棒图像水印技术研究

针对iPhone智能抠图生成的局部不规则图像在拼接及社交平台传输中的多重失真问题，本研究提出基于不规则局部特征的自适应（ILFA）水印嵌入策略，结合分割与局部相关性分析（SLCA）方法，显著提升了水印在几何变形、压缩及复合攻击下的鲁棒性与隐蔽性，为智能手机场景下的图像版权保护提供了创新解决方案。

　　

随着智能手机图像编辑功能的普及，iPhone最新推出的智能抠图技术允许用户一键提取主体并拼接成不规则图像，但这一过程伴随几何变形、压缩及社交平台二次处理等多重失真操作，导致传统水印技术难以同步和提取。中国科学院的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表论文，提出一种基于不规则局部特征的自适应（ILFA）水印方案，通过结合对称框架下的区域自适应嵌入和分割局部相关性分析（SLCA），有效解决了上述挑战。

关键技术包括：1）ILFA策略将图像划分为平滑、复杂纹理和边缘区域，针对性地优化水印单元；2）SLCA方法通过分割和像素相关性分析定位不规则水印区域；3）综合评估水印对iPhone抠图、微信传输及复合攻击的抵抗能力。

研究结果显示：

1. Motivation：智能手机编辑功能（如iPhone抠图）导致图像局部不规则化，传统水印在几何攻击下失效。
2. Proposed Scheme：ILFA策略通过边缘特征增强水印单元鲁棒性，SLCA方法精准检测拼接后的水印区域。
3. Experimental Results：PSNR>45dB，SSIM>0.98，BER<5%，显著优于现有方法（DCT、DT-CWT等）。
4. Conclusion：该方案首次实现iPhone抠图场景下的水印同步提取，为移动端版权保护提供新范式。

研究意义在于：首次系统性解决智能抠图场景的水印难题，提出的局部特征分析与对称嵌入框架可扩展至其他多媒体安全领域。团队未来将探索深度学习与水印的深度融合，进一步提升对高分辨率图像的支持效率。