CN103310407B - 基于qr码的矢量地理空间数据全盲水印方法 - Google Patents
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Abstract
本发明针对现有的矢量地理空间数据数字水印方法的不足,提出了基于QR码的矢量空间数据全盲水印方法。该方法对要嵌入的字符应用QR码编码,生成QR码二值图像,并应用Logistic混沌***对该QR码图像进行混沌置乱,对处理后的水印图像按位嵌入矢量空间数据的空域部分,水印被多次嵌入。空间数据和水印位之间的对应关系采用单向映射函数实现,水印提取采用投票原则。该算法在提取水印时无需原始数据的参与。实验结果表明,该方法具有很好的不可见性,水印嵌入引起的矢量空间数据的误差很小,水印算法对常见的多种攻击具有较好的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于地图学与地理信息科学技术领域,涉及一种针对矢量地理空间数据的基于QR码的全盲水印方法。
背景技术
矢量地理空间数据是一种十分重要的信息资源,在交通,环境,生态,商业和军事等各个领域得到了广泛的应用。但是由于矢量地理空间数据易于复制和传播,所以其安全性很难得到保障。
数字水印技术在数据版权保护和数据真伪检测的应用中发挥着重要作用,是一种可在开放的网络环境下实现信息隐藏域跟踪的新技术。同时由于矢量地理空间数据在数据结构、存储方式、表现形式和应用环境等方面的特殊性,使得数字水印技术在保护矢量地图安全中发挥重要作用。
数字水印被认为是一种有效的数字地图版权保护方法。在矢量空间数据水印技术研究中,通常加入某个数字图像或者某单位的标志等具有一定实际意义的标志作为水印,用户可以从主观视觉上直接判别。然而随着版权保护的需要,提出在水印载体中加入不同的字符串信息(文本及数值),这类信息往往是通过对要加入的信息进行二值(0,1)序列化处理,采用冗余编码方法加入。如果提取的水印序列有若干码元错误,则只能通过冗余编码恢复错误码元,以此来提取水印信息。这种方法不仅繁琐,而且也不可靠,很难抵御一般的噪声攻击。因此本算法采用纠错能力强的QR码技术,对加入的水印信息应用QR编码,以增强水印的鲁棒性。
发明内容
本发明针对现有的矢量地理空间数据数字水印方法的不足,提出了一种能有效提取水印信息,保证矢量地图使用精度,有效抵抗增加数据、删除数据及噪声攻击等,具有高鲁棒性、高安全性以及实用性高的矢量地理空间数据盲水印方法。
本发明方法包括水印信息嵌入和水印信息提取。
水印信息嵌入是指把水印信息嵌入到原始矢量地理空间数据中得到含水印信息的矢量地理空间数据。步骤如下,对加入空间数据的水印信息应用QR码进行编码,生成QR码的水印图像:QR码的“QR”是Quick Response 的缩写。其对应的ISO国际标准是ISO/IEC18004,QR码是属于开放式的标准,可由PsQREdit 软件或用户程序生成QR码;对QR码水印图像应用混沌***进行加密;读取原始地理空间数据,提取空间数据坐标数值中较低有效位中的3位构成整数,该3位是指小数点后的4-6位;通过映射函数建立水印位和坐标数值的对应关系,对这一3位数的整数通过量化嵌入水印位;最后,用含水印数据替换原始坐标数值中小数点后的4-6位,保存地理空间数据。
水印信息的提取是水印信息嵌入过程的逆过程,对含水印地理空间数据提取最低有效位中的3位,该3位是指小数点后的4-6位,通过量化提取水印位;水印位可能被多次嵌入,采用投票原则确定最终水印位;对提取的水印图像解密,恢复出QR图像,解码QR码图像,提取字符信息。
本发明方法先进、科学,保证水印信息的有效提取,隐蔽性好,能够保证嵌入水印信息后数据的精度。通过实验表明,该方法对矢量地理空间数据的增删点操作、数据对象顺序置乱和裁剪等攻击具有较好的鲁棒性,并且是一种全盲水印算法,具有较好的使用价值。
附图说明
图1 是水印嵌入算法流程图
图2(a) 是“测绘学院”字符QR码图像
图2(b) 是(a)图 Logistic置乱后图像
图3(a) 是原始地图数据可视化显示及需加入字符的QR码图像
图3(b) 是含水印地图数据可视化显示及提取并解密后的QR码图像
图4(a) 是从含水印数据中右上部分提取到的QR码图像
图4(b) 是从含水印数据中中间部分提取到的QR码图像
图5(a) 是增加点到原来2.4倍后,提取到的QR码图像
图5(b) 是采用D-P点删除后剩余6696个点,占原来点数的33%,提取到的QR码图像
具体实施方式
为了详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现的目的及所达到的效果,以下结合具体实施方式详细说明。
本发明的实施步骤可以概括为两个部分:水印信息嵌入和水印信息提取。下面对各实施步骤进行进一步的阐述。
步骤一:对加入空间数据的水印信息应用QR码进行编码,生成二值QR码的水印图像;利用混沌***所产生的混沌序列具有非常好的伪随机性和初值敏感性特点,采用Logistic混沌映射***对水印图像加密;变换加密后的水印图像为一维序列{Wi},i=1,…,M,M为水印长度;
步骤二:读取矢量地理空间数据,提取空间数据数值的最低有效位中的3位,该3位是指小数点后的4-6位,记为fx,fy,坐标数值的整数部分记为ix,iy;
步骤三:通过水印位和空间数据的映射函数建立它们的对应关系,水印位可以嵌入x坐标或y坐标值中,以x坐标为例计算如下,i=MOD(ix,M)+1,i即为计算出的水印位位置;
步骤四:提取水印位W(i)的值,通过量化方法嵌入fx或fy中,设量化值为R=400,以x坐标为例;
此时分两种情况进行讨论:
1. if W(i)=0
if MOD(fx,R)>R/2 fx=fx-R/2;
2. if W(i)=1
if MOD(fx,R)<=R/2 fx=fx+R/2;
步骤五:经过如上操作,就可以得到新的fxn,fyn值,用新的fxn、fyn替换坐标数值中的原来3位数值,该3位是指小数点后的4-6位;
步骤六:循环依次对所有点坐标加入水印;
步骤七:保存地理空间数据,得到含水印地理空间数据。
水印信息提取是指从待检测矢量地图中提取水印信息内容,具体步骤如下:
步骤一:生成一个M大小的一维0矩阵,M为水印长度;
步骤二:读取含水印矢量地理空间数据,提取空间数据数值的最低有效位中的3位,该3位是指小数点后的4-6位,记为fx,fy,坐标数值的整数部分记为ix,iy;
步骤三:通过映射函数计算出i,i=MOD(ix,M)+1,i即为水印位置;
步骤四:通过量化方法提取水印位W(i)的值,量化值R与嵌入量化值R相同,以x坐标为例;
此时分两种情况进行讨论:
if MOD(fx,R)>R/2
W(i)=W(i)+1;
else
W(i)=W(i)-1;
步骤五:循环依次对所有点坐标提取水印;
步骤六:采用投票原则计算水印信息,具体如下:
for i=1:M
if W(i)>=0
W(i)=1;
else
W(i)=0;
end
end
步骤七:变换该一维水印矩阵为二维方阵;
步骤八:应用Logistic混沌***解密水印图像;
步骤九:应用QR码解码水印图像,提取字符信息。
综上所述,本发明有效解决了矢量空间数据中水印信息的有效提取,尽可能的保证了数据的精度,并且对数据的加点、删除和噪声干扰以及数据对象顺序置乱和裁剪等攻击具有较好的鲁棒性,是一种全盲水印算法,具有较好的使用价值。
Claims (1)
1.基于QR码的矢量地理空间数据全盲水印方法,其特征包括以下步骤:
水印的嵌入及其步骤内容:
步骤一:对加入空间数据的水印信息应用QR码进行编码,生成二值QR码的水印图像;利用混沌***所产生的混沌序列具有伪随机性和初值敏感性特点,采用Logistic混沌映射***对水印图像加密,变换加密后的水印图像为一维序列{Wi},i=1,…,M,M为水印长度;
步骤二:读取矢量地理空间数据,提取空间数据数值的最低有效位中的3位,该3位是指小数点后的4-6位,记为fx,fy,坐标数值的整数部分记为ix,iy;
步骤三:通过映射函数建立水印位和空间数据的的对应关系,水印位可以嵌入x坐标或y坐标值中,以x坐标为例计算如下,i=MOD(ix,M)+1,i即为计算出的水印位位置;
步骤四:提取水印位W(i)的值,通过量化方法嵌入fx或fy中,设量化值为R=400,以x坐标为例;
分两种情况进行讨论:
情况1): if W(i)=0
if MOD(fx,R)>R/2 fx=fx-R/2;
情况2): if W(i)=1
if MOD(fx,R)<=R/2 fx=fx+R/2;
步骤五:经过如上操作,就可以得到新的fxn,fyn值,用新的fxn、fyn替换坐标数值中的原3位数值,原3位是指小数点后的4-6位;
步骤六:循环依次对所有点坐标加入水印;
步骤七:保存地理空间数据,得到含水印地理空间数据;
水印信息的提取及其步骤内容:
步骤一:生成一个M大小的一维矩阵;
步骤二:读取含水印矢量地理空间数据,提取含水印矢量地理空间数据数值的最低有效位中的3位,该3位是指小数点后的4-6位,记为 ,坐标数值的整数部分记为;
步骤三:通过映射函数计算出,=MOD(,M)+1,即为水印位置;
步骤四:通过量化方法提取水印位()的值,量化值R与嵌入量化值R相同,以x坐标为例;
if MOD(,R)>R/2
()=+1;
else
=-1;
步骤五:循环依次对所有点坐标提取水印;
步骤六:采用投票原则计算水印信息,具体如下:
for =1:M
if>=0
=1;
else
=0;
end
end
步骤七:变换该一维水印矩阵为二维方阵;
步骤八:应用Logistic混沌***解密水印图像;
步骤九:应用QR码解码水印图像,提取字符信息。
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