This thesis presents a copyright protection scheme for grayscale images based on secret sharing and feature points. Unlike the common watermarking scheme that modifies the original image to embed a watermark, the proposed scheme does not alter the original image. Instead, the algorithm extracts features of the original image to create a visual sharing secret that is used to retrieve the watermark. To reach robustness against rotation and translation geometrical attacks the proposed algorithm uses feature points as reference to create the shared secret. The results show that the proposed algorithm can retrieve the watermark after rotations, cropping, translations, compression JPEG and common image filters, reaching correlation . In the 94% of the cases, the results of correlation between the original mark and the mark retrieved obtained for the proposed algorithm were higher than 0.90 while the accuracy rate was higher than 79% . On the other hand, the worst values obtained were 0.877 in correlation and 75% for the accuracy rate . The main feature of this work is that after rotation the image does not need to return back to the original position to retrieve the watermark.En este trabajo de tesis se presenta un esquema de protección del derecho de autor en imágenes en escala de grises basado en el esquema de secreto compartido y puntos característicos. A diferencia de los esquemas tradicionales de marca de agua, el esquema propuesto no altera la imagen original. El algoritmo propuesto extrae características de la imagen original para crear un secreto visual compartido que se utiliza para reconstruir la marca de agua. Para alcanzar robustez contra los ataques geométricos de rotación y traslación, el algoritmo propuesto utiliza puntos característicos en la imagen como referencia para crear la imagen compartida. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo propuesto puede reconstruir la marca después de realizar una rotación, traslación, compresión JPEG y aplicar operaciones comunes sobre la imagen. Durante los experimentos realizados se obtuvo para el 94% de los casos una correlación entre la marca original y la marca reconstruida superior a 0.90 y una precisión en la reconstrucción de la marca arriba del 80 %. Los valores más bajos de correlación y porcentaje de precisión alcanzados durante los experimentos fueron de 0.877 y 75%respectivamente. La característica sobresaliente del algoritmo propuesto es la reconstrucción de la marca sin tener que regresar la imagen a su posición original después de una rotación.