一種面向影像地圖的強魯棒數字水印方法

            文檔序號:9200932閱讀:557來源:國知局
            一種面向影像地圖的強魯棒數字水印方法
            【技術領域】
            [0001] 本發明具體涉及的是一種面向影像地圖的強魯棒數字水印方法。
            【背景技術】
            [0002] 遙感影像(衛星,航空,地面近景)作為對地觀測獲取地球表面覆蓋與結構信息的 載體,在地學分析應用領域是不可或缺的信息源。而如何將地理影像轉化為有價值的信息 對成功實施GIS和制圖工程又是至關重要的。目前,在我們周圍越來越多的人們能夠利用 全范圍的地理影像產品來提取和使用有價值的信息。
            [0003] 作為眾多數字地圖的原始數據來源,影像地圖的真實性和安全性受到格外關注, 既要維護地圖所有者的合法利益,又要缺乏地圖內容不被篡改,為此,影像地圖數字水印研 宄得到了較為快速的發展。
            [0004] 目前,對影像地圖的數字水印算法很少,對于圖像的水印算法主要包括兩類:即空 間域和頻率域。空間域算法主要是通過修改像素信息來嵌入水印,算法實現簡單,但魯棒性 較差,對圖像的損傷也較大,無法抵抗多種攻擊;頻率域算法通過離散余弦變換、傅立葉變 換或小波變換等數學方法獲得頻域系數,通過調整頻域系數來嵌入水印,該類算法較復雜, 對圖像的質量也有一定影響,且無法抵抗多種組合攻擊。
            [0005] 基于空間域算法和頻率域算法的不足,一些學者提出了無損影地圖水印的算法, 主要要研宄如下:王賢敏等在2004年提出了小波用于基于遙感影像特征的自適應二維盲 水印算法;王勛等提出了一種魯棒的矢量地圖數字水印算法;劉九芬等提出了一種抗幾何 攻擊的小波變換域圖像水印算法;張軍等發明了用于圖像認證的基于神經網絡的水印技 術;沃焱等提出了基于視覺特性的灰度級自適應盲水印算法。本算法為基于面向影像地圖 的強魯棒水印書的算法,與以上算法相比,讓空間域算法和頻率域算法更優化。

            【發明內容】

            [0006] 本發明的目的在于提供一種能有效抵抗多種攻擊,具有高安全性以及不可見性的 面向影像地圖的強魯棒數字水印方法。
            [0007] 本發明包括如下步驟:
            [0008] (1)根據MG影像地圖的數據結構,讀取節點的鏈表,并按照對應字段分別獲得每 個節點的像素值;
            [0009] (2)掃描水印位圖,獲得水印二進制編碼,生成相應的偽隨機序列L,
            [0011] 其中,La e {+1,-1},L是一個由N個元素組成的偽隨機序列,N是水印編碼的長 度;
            [0012] (3)根據地圖規模和偽隨機序列大小,設定小于1個像素單位的值作為閾值,對地 圖進行八個方向的平移,包括上T、右上RT、右R、右下RD、下D、左下LD、左L、左上LT ;
            [0013] (4)對于位移后的八幅地圖,按照順時針順序,隨機選取其中3幅地圖,聯同原始 地圖共同組成待嵌入水印的地圖集合{V| Vi|l < i <4};
            [0014] (5)利用人類視覺系統,檢測每一幅地圖,據地圖集合IVlviIl彡i彡4},按照每 個節點僅嵌入1比特水印的編碼規則,選取最大規模的特征點集合,同時提取對應節點的 像素值;
            [0015] (6)計算每一個特征點與周圍像素點的差值,并讀取偽隨機序列,將對應隨機序列 值與像素差值的乘積累加到該特征點的像素值;
            [0016] (7)對于嵌入水印后的地圖,隨機選取其中幾幅發布;
            [0017] (8)在水印檢測時,將待檢測地圖與其它嵌入水印但未發布的地圖相互融合,求得 具有平均像素值的地圖;
            [0018] (9)根據原始的水印的偽隨機序列,以及融合后的水印地圖,計算關聯系數,如果 相關系數的絕對值大于等于所設定的閾值,則表明檢測到水印編碼,否則未檢測到;
            [0019] (10)將編碼還原為水印位圖,并計算相似度。
            [0020] 所述的待嵌入水印的地圖集合的生成步驟包括:
            [0021] 對于每幅地圖Vi,計算對應的水印嵌入強度:
            [0022] S (Vi) = {s (Pj) >0 I I ^ j ^ N}
            [0023] 其中,S(Pj)表示地圖中特征點Pj在HVS系統內的不可察覺程度,即P j與其他周圍 其他八個像素節點的亮度差值;
            [0024] 依次讀取水印序列,對每個特征點:
            [0025] s' (Pj) = s (Pj)+s (Pj) Lj,
            [0026] Y1' =V^s(Pj)Lj,
            [0027] 得到{V, |v/ I 1 彡 i 彡 4}。
            [0028] 本發明的有益效果在于
            [0029] 本發明完全基于影像地圖的色彩特性,通過多圖共存的方式,保持地圖的基本像 素特征,已達到水印橫存的目的,具體包括:
            [0030] 實現了強魯棒性的水印嵌入和提取。水印嵌入載體基于影像的亮度差值,且嵌入 多幅相關性極強的地圖內,水印一旦遭到破壞,可通過求取相關性和地圖的平均像素值而 得以恢復。
            [0031] 極強的魯棒性。經過測試,水印遭到嚴重破壞,只需影像地圖載體具有可用性,則 可通過相關地圖進行平均恢復,獲得相似度較高的水印信息。
            [0032] 較好的隱蔽性。在水印嵌入節點的選擇上結合了 HVS原理,特征點都是一些視覺 不易察覺的位置,且通過計算亮度差值,有效控制了由于水印嵌入造成的色彩擾動,由于嵌 入的位置極為隱蔽,攻擊者很難專門地對水印發起攻擊。
            【附圖說明】
            [0033] 圖1影像地圖文件結構;
            [0034] 圖2a影像地圖原始地圖;
            [0035] 圖2b影像地右側平移效果圖;
            [0036] 圖2c影像地右下平移效果圖;
            [0037] 圖3實驗程序界面;
            [0038] 圖4系統整體結構圖;
            [0039] 圖5水印嵌入流程圖。
            【具體實施方式】
            [0040] 下面結合實驗實例對本發明做更詳細地描述:
            [0041] 本發明提出的是一種面向影像地圖的強魯棒水印方法。(1)讀取影像地圖文件,獲 得完整的數據結構;(2)按照IMG影像的數據結構,提取地圖色彩特征值,對像素值進行編 碼;(3)結合設定閾值,將原始的地圖按照上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八個方向在 閾值范圍內隨機平移;(4)從八幅平移得到的地圖中隨機選取4幅,并和原圖共同組成圖像 序列;(5)制作水印位圖并轉換為二值序列,對應水印編碼產生一個可供嵌入的偽隨機序 列;(6)對選定的圖像序列,結合HVS(人類視覺系統)原理和閾值選取有限個特征點,計算 特征點像素與其周圍另外八個像素點的差值;(7)將像素差值與偽隨機序列的乘積結果對 應地疊加到特征點上;(8)遞歸完成上述操作,然后隨機選取已嵌入水印的5幅地圖中的任 意幾幅發布出去。
            [0042] 本發明是關于地圖學及地理信息科學的信息處理方法,主要是一種MG格式影像 地圖的水印方法。
            [0043] 本發明的目的是這樣實現的:包括水印的嵌入和提取,其步驟包括:
            [0044] (1)讀取IMG影像地圖文件,獲得所有像素信息的鏈表。
            [0045] (2)掃描水印位圖,獲得水印二進制編碼,并生成偽隨機序列。
            [0046] (3)設定閾值,并結合閾值,對地圖進行八個方向的平移。
            [0047] (4)得到位移后的八幅地圖,隨機選取其中三幅,聯同原始地圖一并作為待嵌入水 印的地圖。
            [0048] (5)利用HVS(人類視覺系統)系統,檢測每幅地圖,獲取特征點。
            [0049] (6)計算每一個特征點與周圍像素點的差值,將對應隨機序列值與像素差值的乘 積累加到該特征點。
            [0050] (7)對于嵌入水印后的地圖,隨機選取其中幾幅發布。
            [0051] (8)在水印檢測時,將待檢測地圖與其它嵌入水印但未發布的地圖相互融合,求得 具有平均像素值的地圖。
            [0052] (9)根據原始水印序列,以及融合后的水印地圖,計算關聯系數。檢測水印編碼。
            [0053] (10)將檢測到的編碼還原為水印位圖,并計算與原始水印的相似度。
            [0054] 本發明還可以包括:
            [0055] 2、所述的讀取MG影像地圖文件的步驟中,直接根據MG金字塔型的數據組織結 構,自鏈表頭節點開始,讀取每個節點的像素值字段。
            [0056] 3、所述的偽隨機序列生成的步驟中,具體方法為:
            [0057] 根據定義好的水印位圖,將位圖轉換為二進制的水印編碼序列,然后依次掃描每 個水印比特倌,#桉照加下挪_構律偽晡機序列L。
            [0059] 其中,La e {+1,-1},則L是一個由N個元素組成的偽隨機序列,N是對應二進制 水印編碼的長度。
            [0060] 4、所述的閾值設定和地圖平移過程中,為了降低對于水印地圖的過強擾動,限定 平移單位不能超過1個像素,故閾值小于1,同時,為了起到混淆和擴散的目的,按照逆時針 方向規定了八個平移方式,得到不同方向的八幅衍生地圖。
            [0061] 5、所述的地圖選取過程中,是為了平衡安全性和效率二者的關系,不能過多頻繁 的嵌入水印信息,故從混淆的衍生地圖中選取3幅,并結合原始的地圖一并作為可嵌入水 印的地圖對象{V| Vi|l彡i彡4}。
            [0062] 6、所述的每幅地圖特征點選取的過程中,是按照HVS(人類視覺系統)原理,掃描 每一幅地圖,找到視覺不敏感區域內的關鍵節點,最終節點的選取策略是參照每節點僅嵌 入1比特水印的規則,選取最多元素集合。
            [0063] 7、所述的數字水印嵌入策略中,將水印偽隨機序列同亮度差值的乘積疊加到視覺 不敏感的特征點上,具體方法是:
            [0064] 對于每幅地圖Vi,計算對應的水印嵌入強度,即水印容量:
            [0065] S (Vi) = {s (Pj) >0 I I ^ j ^ N}
            [0066] 其中,s (Pp表示特征點&在HVS系統內保持視覺不敏感情況下,p #其他周圍其 他八個像素節點的亮度差值。
            [0067] 具體地,讀取水印的偽隨機序列值后,對地圖內的每個特征點嵌入水印信息:
            [0068] Sr (Pj) = s (Pj)+s (Pj) Lj
            [0069] 對每幅地圖由此遞歸計算:
            [0070] Vi' = Vj+s (Pj) Lj
            [0071] 最終得到嵌入數字水印后的地圖集合{V' I Vi' I 1彡i彡4}。
            [0072] 8、所述的水印地圖發布過程中,即選取地圖集合{V' |Vi' 中的部 分地圖發布。
            [0073] 9、所述的水印信息檢測過程中,將待檢測的地圖V'與其它嵌入水印但未發布的 地圖V tl相融合,根據閾值T,逆向平移V ^,并對待檢測地圖V'進行逆向恢復,求得平均像素 值的地圖樣本t
            [0074] 10、具體的水印提取方式為:根據原始水印Wtl的生成規則,重新生成偽隨機序列 L,計算L與地圖樣本P的關聯度C :
            [0076] 如果|C|>T,表明地圖內嵌入了疑似水印Wt;否則,表明偽隨機序列不存在于地圖 內,即地圖內無被檢測水印,具體表示為:
            [0078] 特別地,對于單位水印比較過程中,有如下關系成立:
            [0080]其中,Wi e w
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