1.基于Harris-Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：水印信息生成；具体操作如下：

S1-1：生成水印信息库，每个录入的版权信息与对应的水印秘钥K建立映射；

S1-2：使用水印秘钥K作为随机数种子，基于伪随机数发生器，生成长度为l的二值水印信息W＝{w(t)|w(t)∈{0,1},t＝0,...,l-1}；

S2：水印信息嵌入；

S2-1：读取待嵌入水印信息的图像数据，获取图像数据大小；

S2-2：基于图像大小，预设一组尺度σ，基于Harris-Laplace算法提取图像多特征尺度的特征点；

S2-3：根据图像数据大小，计算自适应空间尺度R0，并以R0作为检测局部最大值的窗口半径，用于筛选出不小于设定的特征尺度的特征点集P0(x,y)；

S2-4：基于SIFT特征描述算子，计算P0(x,y)对应的特征矢量；

S2-5：以特征点为中心，特征矢量为归一化方向，基于特征尺度s设置局部特征区域的边长为6s+1，分别提取和归一化对应的方形局部特征区域，依据特征点的特征值筛选出互不重叠的局部特征区域集合，待用于水印信息嵌入；

S2-6：对归一化后的水印嵌入区域进行DFT，计算满足鲁棒性的最优嵌入半径R1和用于预处理的高斯低通滤波核，并对以R1为半径的振幅中频系数进行高斯低通滤波预处理；

S2-7：将水印信息W基于相应的特征尺度s和最优半径R1转化为水印矩阵W(xi,yi)，式中t表示第t位水印信息：S2-8：基于公式(2)将水印信息嵌入振幅的中频系数中，式中Mw(x,y)和M(x,y)分别为嵌入水印后和原始的振幅值，α为水印嵌入强度：Mw(x,y)＝M(x,y)+α*W(x,y)  (2)S2-9：进行DFT逆变换，并将嵌入水印后的局部特征区域对原始图像中的部分进行替换，完成水印嵌入。

2.根据权利要求1所述的一种基于Harris-Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法，其特征在于：还包括水印检测，具体操作如下：S3-1：读取拍摄的图像数据，进行透视变换校正预处理，提取出照片中待检测的图像部分；

S3-2：对待检测图像提取Harris-Laplace多尺度特征点；

S3-3：设置空间尺度R2，基于特征尺度，筛选出用于水印同步特征点的点集P1(x,y)；

S3-4：基于SIFT特征描述算子，计算P1(x,y)对应的特征矢量；

S3-5：依据特征点位置由图像中心向外侧的顺序，基于特征矢量和特征尺度依次提取P1(x,y)对应的方形局部特征区域，并进行归一化；

S3-6：对归一化后的待检测区域进行DFT，依次提取振幅系数中Rmin至Rmax范围内所有待检测中频系数的值；

S3-7：将提取的信息进行归一化处理，并与所有秘钥K生成的伪随机二值序列依次计算相关性C；

S3-8：计算误检率并设置阈值T，若检测到C＞T，则认为图像含有秘钥为K的水印；否则，继续重复S3-5；

S3-9：基于对应的秘钥K，查询水印信息库中具体的版权信息，完成水印检测。

3.根据权利要求1所述的一种基于Harris-Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法，其特征在于：自适应空间尺度R0＝round((w0+h0)/γ0)，式中w0和h0为图像的宽和高，γ0为量化参数。

4.根据权利要求2所述的一种基于Harris-Laplace与SIFT描述子的DFT域图像抗屏摄水印算法，其特征在于：设置空间尺度R2＝round((w1+h1)/γ1)，式中w1和h1为待检测图像的宽和高，γ1为量化参数。