一种针对ＧＩＳ矢量数据的多重数字水印方法技术

本发明专利技术公开了一种针对ＧＩＳ矢量数据的多重数字水印方法，属于地理信息版权保护领域。该方法的水印嵌入过程包括数据的读取和处理；奇偶法嵌入算法；分别在横坐标、纵坐标的空间域、离散小波变换域、离散余弦变换域利用低位加性方法、最低有效位替换法嵌入水印；零水印算法；保存含水印数据。该方法的水印提取过程为上述嵌入过程的逆过程。本发明专利技术针对ＧＩＳ矢量数据常见的攻击方式，依据各个单一算法原理及抗攻击表现综合集成一种实用的多重数字水印保护方法，由于采用了多种嵌入方式并控制了各重水印的具体嵌入位置，使之在嵌入与提取时互不干扰，避免了冲突，因此各重算法的优势得以发挥、互补，从而大大提高了数字水印的抗攻击能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地理信息版权保护领域，具体涉及一种针对GIS矢量数据采用综合方 式嵌入与提取水印以提高算法鲁棒性的多重数字水印方法。
技术介绍
近年来，国内外学者关注于地理信息系统(GIS)矢量数据数字水印算法的设计， 提出了多种GIS矢量数据数字水印算法。随着数字水印技术在GIS矢量数据产品应用中的 不断深入，单一水印在鲁棒性方面具有较明显的靶向性，抗攻击能力有限，易被攻击者掌握 或破坏从而不能满足人们的需要，因此便产生了多重数字水印技术。多重水印是指在同一 个载体中以多种方式嵌入多个水印的技术，它可用来对数字产品进行传输追踪、多重认证 等，在数字产品版权保护以及所有权鉴别等方面具有实际应用价值。目前，国内外关于多重 水印的研究还主要集中于图像、音频等多媒体领域，并取得了一些成果。例如，马强(计算 机应用与软件，Vol. 24, No. 8，186-188,2007年)等提出了对宿主图像频域进行二维离散余 弦变换(DCT变换)，采用灰度图像YND门限值和多数字基底对宿主图像的DCT频域构造了 选块分组技术，对中频分量的DCT交流系数分组嵌入水印比特，对高低频分量的DCT系数随 机嵌入水印比特，嵌入了多个灰度数字盲水印。而针对GIS矢量数据的多重数字水印研究 则相对较少。其中，闵连权等(计算机应用与软件，Vol. 24，No. 1，146-148，174,2007年) 设计了一个基于DCT的数字地图水印算法，首先提取地图数据的特征点，组成特征图像；然 后对特征图像作离散余弦变换，把水印信息嵌入在中低频系数上。该算法同时在中低频系 数上嵌入水印，嵌入容量有所提升，但并没有考虑中频、低频不同的系数特征。另外，这其实 可以看作是一种非严格意义上的多重数字水印算法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对目前单一水印算法鲁棒性不强，不能有效保护GIS矢量 数据的问题，提出一种针对GIS矢量数据特征的多重数字水印嵌入与提取的方法，使之在 抵抗坐标系变换攻击、裁剪攻击、压缩攻击、加噪攻击、编辑攻击、增加数据攻击等方面具有 较好的鲁棒性。为了实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案是一种针对GIS矢量数据的多重数字水印方法，主要包括以下过程(1)水印嵌入过程步骤一数据的读取和处理，读取GIS矢量数据，配置嵌入算法的参数，检查所有 输入数据及配置参数的合法性；步骤二 奇偶法嵌入算法，嵌入对象为源数据整体，利用要素节点个数的奇偶性来 表示水印信息“ 1”或“0”，一条要素嵌入一位的水印信息，通过在节点序列中增加一个冗余 点来改变当前要素的奇偶性；步骤三基于传统水印的嵌入位置与嵌入方式，利用道格拉斯普克法对要素的节点序列进行压缩后，分别在横坐标、纵坐标的空间域、离散小波变换域、离散余弦变换域利 用低位加性方法、最低有效位替换法嵌入水印，水印嵌入对象为具体的地理空间要素；步骤四零水印算法，利用载体数据的重要特征来构造水印信息，该步骤通过按照 范围分区，然后统计各个分区内的节点个数，根据结果构造零水印，并将零水印保存下来；步骤五保存嵌入水印之后的数据；(2)水印提取过程为所述(1)嵌入过程的逆过程步骤一数据的读取和处理，读取待提取水印的GIS矢量数据，读取配置参数文 件，检查输入数据及配置参数的合法性；步骤二 零水印算法提取水印信息；步骤三奇偶法提取水印信息；步骤四在利用道格拉斯普克压缩法压缩后，分别在横坐标、纵坐标的空间域、离 散小波变换域、离散余弦变换域利用低位加性方法、最低有效位替换法提取水印；步骤五综合比较、分析上述步骤提取的水印信息，得出最优提取结果。其中，本专利技术针对GIS矢量数据的多重数字水印方法之嵌入步骤具体如下环节一嵌入水印前的数据准备。读取GIS矢量数据，然后采用间隔多边形法选取嵌入水印的多边形并组织为自定 义结构SO ；输入版权标记水印信息W1，并转化为算法内部的待嵌入水印W2 ；配置嵌入算法 的参数；检查所有输入数据及配置参数的合法性。环节二 奇偶法嵌入水印信息。该方法属于定制水印算法，只适用于线、面数据，它 利用单一要素内元素的节点总数的奇偶性表示水印位，即偶数表示0，奇数表示1。其中，通 过在节点序列中增加一个冗余点来改变当前要素的奇偶性，由于要素具有大量的节点，因 此增加一个点(可以是相邻两个节点的中点)对于要素而言没有任何影响。算法的处理过程如下1)计算嵌入次数，公式如下c = \n^l\(1)其中，C是嵌入次数，η是要素个数，1是水印的长度，L」是取整符号。若C < 1，则 返回。2)依次取一位水印信息Wi (0 < = i < 1)，一个要素节点集合SOj (0<= j < η)； 若水印信息是“0”，并且要素节点个数是奇数，则在点序列中间增加一个点，点的坐标取其 前后两个点的均值；若水印信息是“1”，并且要素节点个数是偶数，也在点序列中间增加一 个点，点的坐标取其前后两个点的均值；环节三对SOj (0<= j<n)进行道格拉斯普克压缩法压缩，得到简化之后的节 点序列ROj (0 <= j < η)作为下一阶段的输入数据，以及嵌入对照表Τ。环节四横坐标DWT低频加性算法嵌入水印。首先按照8位一组顺序选取ROj (0 <=j <η)中的顶点构成数据序列，通过对此数据序列进行离散小波变换(DWT)，分离出 低、中、高三种频率系数，然后在低频系数上按照下式嵌入水印信息，最后再经DWT逆变换 输出嵌入水印信息的数据Rlj (0 <= j < η)。xw = x+w (2)4其中，Xw=为含水印载体，X = Ixi, 0 彡 i < N}和w = {wi; 0 彡 i < N}分别为原始载体和水印。环节五横坐标空域最低有效位替换算法嵌入水印。即在地图数据精度允许的 范围内，利用最低有效位替换算法将水印信息直接嵌入至输入数据(环节四中的输出数据 Rlj (0 <= j < η))横坐标中，得到输出数据R2j (0 <= j < η)。环节六纵坐标DCT低频加性算法嵌入水印信息。同环节四，只不过此环节对载体 数据(R2j (0 < = j < η))进行的是纵坐标的离散余弦变换，然后将水印信息嵌入至其低频 系数中，得到输出数据R3j (0 <= j < η)。具体嵌入公式同环节四。 环节七纵坐标DCT中频加性算法嵌入水印信息。同环节四，只不过此环节的载体 数据(R3j (0 < = j < η))进行的是纵坐标的离散余弦变换，然后将水印信息嵌入至其中频 系数中，得到输出数据R4j (0 <= j < η)。具体嵌入公式同环节四。环节八道格拉斯法反压缩。依据环节三所产生的嵌入对照表Τ，将含水印的载体 数据(R4j(0<= j<n))整合至未压缩过的全部数据SO中，得到含水印的未压缩数据Si。环节九零水印算法。本环节利用输入数据Sl的重要特征来构造水印信息，构造 过程中不修改Sl的任何信息。具体过程如下1)遍历Sl中所有节点，得到其空间位置分布最大范围D ；2)根据设置的横块个数H、纵块个数Z得到统计区间个数C(C = HXZ)；3)将1)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对ＧＩＳ矢量数据的多重数字水印方法，其特征在于包括以下过程：（１）水印嵌入过程：步骤一：数据的读取和处理，读取ＧＩＳ矢量数据，配置嵌入算法的参数，检查所有输入数据及配置参数的合法性；步骤二：奇偶法嵌入算法，嵌入对象为源数据整体，利用要素节点个数的奇偶性来表示水印信息“１”或“０”，一条要素嵌入一位的水印信息，通过在节点序列中增加一个冗余点来改变当前要素的奇偶性；步骤三：基于传统水印的嵌入位置与嵌入方式，利用道格拉斯普克法对要素的节点序列进行压缩后，分别在横坐标、纵坐标的空间域、离散小波变换域、离散余弦变换域利用低位加性方法、最低有效位替换法嵌入水印，水印嵌入对象为具体的地理空间要素；步骤四：零水印算法，利用载体数据的重要特征来构造水印信息，该步骤通过按照范围分区，然后统计各个分区内的节点个数，根据结果构造零水印，并将零水印保存下来；步骤五：保存嵌入水印之后的数据；（２）水印提取过程为所述（１）嵌入过程的逆过程：步骤一：数据的读取和处理，读取待提取水印的ＧＩＳ矢量数据，读取配置参数文件，检查输入数据及配置参数的合法性；步骤二：零水印算法提取水印信息；步骤三：奇偶法提取水印信息；步骤四：在利用道格拉斯普克压缩法压缩后，分别在横坐标、纵坐标的空间域、离散小波变换域、离散余弦变换域利用低位加性方法、最低有效位替换法提取水印；步骤五：综合比较、分析上述步骤提取的水印信息，得出最优提取结果。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹江华，李安波，闾国年，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]