基于歸一化的矢量空間數(shù)據(jù)盲水印方法
【專(zhuān)利摘要】對(duì)于魯棒矢量空間數(shù)據(jù)水印技術(shù)來(lái)說(shuō)，幾何變換攻擊是較難對(duì)付的一種攻擊?，F(xiàn)有的抗幾何變換攻擊的算法又難以抵抗頂點(diǎn)攻擊。借用數(shù)據(jù)歸一化的思想，提出了一種基于歸一化的矢量空間數(shù)據(jù)盲水印算法。該算法在嵌入水印前將空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)平移和縮放的不變性，通過(guò)修改頂點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)的歸一化值來(lái)嵌入水印。水印被多次嵌入，實(shí)現(xiàn)了水印的盲提取。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)平移、縮放、増刪點(diǎn)、裁剪、壓縮、要素排序、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等攻擊具有較好的魯棒性，同時(shí)能夠控制水印嵌入引起空間數(shù)據(jù)誤差的大小。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于歸一化的矢量空間數(shù)據(jù)盲水印方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于地圖學(xué)與地理信息科學(xué)【技術(shù)領(lǐng)域】，是一種基于歸一化方法的矢量地理 空間數(shù)據(jù)盲水印算法。

【背景技術(shù)】
[0002] 矢量地理空間數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的戰(zhàn)略性信息資源，是經(jīng)濟(jì)、軍事、國(guó)防建設(shè)和社會(huì) 發(fā)展的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，獲取通常要借助于昂貴的專(zhuān)業(yè)設(shè)備和花費(fèi)大量的人力、物力，所以，其版 權(quán)保護(hù)至關(guān)重要。矢量地理空間數(shù)據(jù)以數(shù)字化的形式保存，在方便數(shù)據(jù)拷貝和傳播的同時(shí)， 也使盜版變得極其容易。目前，迫切需要可靠的技術(shù)保障地理空間數(shù)據(jù)的安全。
[0003] 隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)引起人們廣泛的研究和關(guān)注。 水印技術(shù)在數(shù)字內(nèi)容安全、版權(quán)保護(hù)和認(rèn)證方面，被認(rèn)為是目前最有前景的技術(shù)。水印技術(shù) 從最初的圖像水印發(fā)展到視頻水印、音頻水印、文本水印、數(shù)據(jù)庫(kù)水印、空間數(shù)據(jù)水印等。相 對(duì)于其他水印技術(shù)，矢量空間數(shù)據(jù)水印技術(shù)的發(fā)展相對(duì)滯后。
[0004] 一般來(lái)說(shuō)，根據(jù)水印的嵌入位置，矢量空間數(shù)據(jù)水印算法可以分為：空域水印算法 和頻域水印算法。然而，空間域算法通常算法簡(jiǎn)單、易操作，水印嵌入量較大，能夠抵抗增加 點(diǎn)、刪除點(diǎn)、裁剪及噪聲攻擊，但抵抗幾何攻擊方面效果較差；而頻域算法雖然能夠抵抗幾 何攻擊，在頂點(diǎn)增加、刪除方面魯棒性差。所以，現(xiàn)有算法難以同時(shí)抵抗頂點(diǎn)攻擊和幾何攻 擊。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)上述情況，本發(fā)明提出了一種"基于歸一化的矢量空間數(shù)據(jù)盲水印方法"，該 算法在嵌入水印前將空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)平移和縮放的不變性， 通過(guò)修改頂點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)的歸一化值來(lái)嵌入水印。水印被多次嵌入，實(shí)現(xiàn)了水印的盲提?。唤?決了矢量空間數(shù)據(jù)水印算法同時(shí)遭受幾何攻擊和頂點(diǎn)攻擊的問(wèn)題，提高了水印算法的魯棒 性。
[0006] 本文選取矢量空間數(shù)據(jù)幾何圖形的頂點(diǎn)坐標(biāo)嵌入水印。為了能夠使水印信息嵌入 所有的矢量空間數(shù)據(jù)，以抵抗裁剪攻擊，水印信息應(yīng)均勻嵌入矢量空間數(shù)據(jù)所有頂點(diǎn)的Χ、γ 坐標(biāo)，以保證水印的抗攻擊能力。在水印嵌入前，先對(duì)圖形對(duì)象頂點(diǎn)的坐標(biāo)值進(jìn)行歸一化處 理，然后在歸一化值中嵌入水印信息。這樣，當(dāng)含水印空間數(shù)據(jù)實(shí)施幾何變換后，不需要對(duì) 幾何變換做校正，就可以提取水印。與此同時(shí)，為了消除水印圖像像素之間的相關(guān)性，增強(qiáng) 水印的安全性，在水印圖像在嵌入之前，應(yīng)用Logistic混沌算法置亂?；煦缱儞Q的初始值 可以作為水印信息提取的密鑰。
[0007] 本發(fā)明方法包括：水印信息的嵌入和水印信息的提取。
[0008] 水印信息嵌入是指把水印信息嵌入到原始矢量地理空間數(shù)據(jù)中得到含水印信息 的矢量地理空間數(shù)據(jù)。步驟如下：首先，讀取矢量空間數(shù)據(jù)，提取圖形對(duì)象的所有坐標(biāo)點(diǎn)，構(gòu) 造出χ〇, Y〇集合；其次，對(duì)Χ〇, Υ〇分別進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化并放大l〇n倍；其次，在放大后的坐標(biāo) 點(diǎn)中用量化方法嵌入水印；最后，對(duì)嵌入水印后的坐標(biāo)點(diǎn)縮小1(^倍，并反歸一化，之后把含 有水印的空間數(shù)據(jù)保存輸出。
[0009] 水印的提取過(guò)程是嵌入過(guò)程的逆過(guò)程。首先，讀取待測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化并 放大l〇 n倍，η取與同水印嵌入時(shí)相同的η值；其次，通過(guò)HashO函數(shù)，計(jì)算出i(i是水印 的位置）；其次，通過(guò)QM量化方法提取水印位W(i)的值，R取水印嵌入時(shí)的量化值；最后， 對(duì)提取到的一維水印序列，進(jìn)行升維處理并反置亂，得到最終水印圖像。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0010] 圖1是水印嵌入流程圖 圖2是水印提取過(guò)程 圖3(a)是原始水印 圖3(b)是置亂后水印 圖4是誤差分布直方圖 圖5(a)是嵌入水印前后疊加 圖5(b)是疊加后局部放大圖 圖6 (a)是裁剪后數(shù)據(jù) 圖6(b)是提取到的水印 表1是η值與最大誤差、RMSE關(guān)系

【權(quán)利要求】
1. 在水印嵌入前，先對(duì)圖形對(duì)象頂點(diǎn)的坐標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理，然后在歸一化值中嵌 入水印信息；這樣，當(dāng)含水印空間數(shù)據(jù)實(shí)施幾何變換后，不需要對(duì)幾何變換做校正，就可以 提取水印。
2. 水印的嵌入：首先，讀取矢量空間數(shù)據(jù)，提取圖形對(duì)象的所有坐標(biāo)點(diǎn)，構(gòu)造出集 合；其次，對(duì)X〇, Y〇分別進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化并放大^^倍；再次，在放大后的坐標(biāo)點(diǎn)中用量化方 法嵌入水??；最后，對(duì)嵌入水印后的坐標(biāo)點(diǎn)縮小1(^倍，并反歸一化，之后把含有水印的空間 數(shù)據(jù)保存輸出。
3. 水印的提?。菏紫龋x取待測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化并放大10η倍，η取與同水印嵌 入時(shí)相同的η值；其次，通過(guò)HashO函數(shù)，計(jì)算出i(i是水印的位置）；再次，通過(guò)QIM量化 方法提取水印位W(i)的值，R取水印嵌入時(shí)的量化值；最后，對(duì)提取到的一維水印序列，進(jìn) 行升維處理并反置亂，得到最終水印圖像。
【文檔編號(hào)】G06T1/00GK104103031SQ201410376222
【公開(kāi)日】2014年10月15日 申請(qǐng)日期:2014年8月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月3日
【發(fā)明者】張黎明, 閆浩文, 齊建勛, 張永忠, 李文德 申請(qǐng)人:蘭州交通大學(xué)