專利名稱：基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及地理信息科學、信息安全、可逆水印，具體講是一種基于空間特 性的矢量地圖可逆水印處理方法。
(二)
背景技術：
數(shù)字矢量地圖是構成地理信息系統(tǒng)(GIS)的核心數(shù)據(jù)，它具有精度高、支持 高質(zhì)量縮放等諸多優(yōu)良性能。GIS技術的發(fā)展使得矢量地圖在很多領域都擁有廣 泛的應用前景，在國家經(jīng)濟、國防建設中占有十分重要的地位，其安全性涉及到 國家安全、科技協(xié)作和知識產(chǎn)權等。因此矢量地圖與其他數(shù)字媒體一樣，面臨著 一系列數(shù)據(jù)安全問題，包括版權保護、來源跟蹤、篡改鑒別。
數(shù)字水印技術是隨著數(shù)字化的進程而發(fā)展起來的保護數(shù)據(jù)安全的前沿技術， 它是在不影響原數(shù)據(jù)可用性的前提下，將秘密信息-水印與原數(shù)據(jù)結合并隱藏其 中，成為不可分離的一部分，由此來證實數(shù)據(jù)所有權?？赡嫠〖夹g又稱為無損 數(shù)據(jù)隱藏，是指能夠完整恢復原始載體數(shù)據(jù)的水印算法。由于矢量地圖的應用環(huán) 境比較嚴格，通常希望避免對原始地圖數(shù)據(jù)的任何改動，而可逆水印技術最終能 將嵌入水印的矢量地圖完好無損地恢復，因此可逆方案是最好的解決方法。
目前可逆水印技術的研究主要集中在柵格圖像領域，主要方法包括利用可逆 模加、無損壓縮、改變直方圖、和差值擴大來實現(xiàn)算法的可逆性。按照具體的實
現(xiàn)方式可以分為兩類空域法和變換域法?；诳沼虻臄?shù)據(jù)隱藏方法有1、
Fridrich的方法，該方法先將原始圖像分成互不交疊的由相鄰象素構成的塊，設 定一個判別函數(shù)對塊的平滑度進行設定，定義一個可逆變換對象素的最低位進行 反轉(zhuǎn)。2、 Celik的G-LSB方法，首先對圖像中的各點數(shù)據(jù)進行量化，然后用圖像 中各點的灰度值減去這個量化值，從而得到剩余量，對剩余量進行壓縮，然后將 其與需要嵌入的信息合并成為一組新的數(shù)據(jù)流嵌入到圖像各點數(shù)據(jù)量化值中。3、 NivanLeest的方法，該文獻提出一種先對圖像分塊，然后引入一個壓縮函數(shù)作用 于直方圖，使得直方圖峰值旁出現(xiàn)空位，若嵌入數(shù)據(jù)的值為O，則保持該點的灰 度值數(shù)據(jù)不變;若嵌入的數(shù)據(jù)的值為l，則將該點的灰度值變?yōu)榭瘴弧?、 zhicheng的方法，首先找出圖像中直方圖中出現(xiàn)的峰值點，然后找到圖像中不存在的灰度 值，再通過增加或減少圖像中所有灰度值不是直方圖峰值的點，來使直方圖中的 峰值旁出現(xiàn)空位，然后利用圖像中是峰值的各點來嵌入數(shù)據(jù)?；谧兓虻膱D像 無損數(shù)據(jù)隱藏方法有1、宣國榮的方法，提出一種基于整數(shù)小波變換域的方法， 先對圖像進行直方圖調(diào)整以避免因信息的嵌入而超過原始圖像中的范圍，然后在 頻域系數(shù)上進行水印嵌入的可逆水印算法。2、 JunTian的方法，該方法結合壓縮 技術，在對圖像中的各點進行整數(shù)Haar小波變換的基礎上進行無損數(shù)據(jù)隱藏。3、 Yang Bian的方法是利用整數(shù)DCT系數(shù)分布近似Laplacian分布的特點，結合比特 移位的方法實現(xiàn)圖像可逆水印算法，在2004年SPIE信息安全分會上提出來。 矢量地圖可逆水印算法研究則剛剛起步。2004年Michael Voigt提出一種基于離 散余弦變換的二維矢量數(shù)據(jù)可逆水印算法"Reversible Watermarking of 2D-Vector Data"(Proceedings of the 2004 multimedia and security workshop on Multimedia and security). 2007年邵承永，王孝通等人基于差值擴大的思想，提出 應用于矢量地圖的無損數(shù)據(jù)隱藏算法"Reversible Data-Hiding Scheme for 2-D Vector Maps Based on Difference Expansion，，(IEEE Transactions on information forensics and security);"矢量地圖的無損數(shù)據(jù)隱藏算法研究"(中國圖象圖形學 報)。這是目前見到的僅有的三篇關于矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏的文章。但是目前 矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏的研究，在矢量地圖自身特點的考慮、水印算法的魯棒性 以及水印嵌入后矢量地圖的數(shù)據(jù)精度等方面還存在不足。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種可以無損恢復原始矢量數(shù)據(jù)，嚴格可逆，具有較 好的隱蔽性的基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法。 本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的
包括如下步驟
(1) 依據(jù)道格拉斯-普克法(簡化參數(shù)門限Z)在0m lm之間)對矢量地圖元 素(多邊曲線、多邊形)進行特征點提??；
(2) 依據(jù)種子密鑰生成一個隨機數(shù)序列^，該序列是一個最大值不超過&^ 隨機數(shù)序列，該序列將作為特征點夾角的偏移序列；
(3) 對每條多邊曲線提取的特征點進行非線性加密處理；(4) 對水印信息進行Amold置亂操作，記經(jīng)過Arnold置亂后的水印序列為cy"
#{0， 1};
(5) 可逆水印嵌入；
(6) 水印提取與原坐標數(shù)據(jù)恢復；
(7) 提取水印后，并在載體特征點坐標無損恢復的基礎上，對含線性加密 的矢量地圖進行非線性無損恢復。
本發(fā)明還可以包括
1 、所述的對每條多邊曲線提取的特征點進行非線性加密處理的方法為 首先進行參考位置線的選擇在特征點夾角偏移處理過程中，選擇一條不動
線作為參考位置線，其余各特征點與起始點連線以起始點為中心進行角度偏移； 其次對原始特征點夾角進行遍歷對矢量地圖中每條多邊曲線或者多邊形，
以參考位置線為基準，分別以向左右兩側，依次遍歷線線之間夾角，得出一個以
參考位置線為基準的夾角序列&
最后對特征點夾角《進行非線性偏移來加密矢量地圖數(shù)據(jù)，對應的偏移角
即為隨機序列4，線性偏移公式為-
其中M表示該矢量地圖元素(多邊曲線和多邊形)的所有特征點夾角的個數(shù)，《表 示由種子生成的隨機序列，A和^分別表示原始特征點夾角和線性偏移后的特征 點夾角。
2、所述的可逆水印嵌入的方法為
以線性偏移處理過的矢量地圖的特征點坐標的小數(shù)部分為載體數(shù)據(jù)進行水 印信息的嵌入；原始偏移特征點序列記為
PV表示第f條多邊曲線或者多邊形的載體特征點集合，其中(x/jy)分別表示第i條多
邊曲線中第/個載體特征點的橫縱坐標，w表示提取出的多邊曲線或多邊形的總
數(shù)，w表示第/條多邊曲線的載體特征點的總個數(shù)；
對每條多邊曲線或者多邊形載體特征點分別提取橫縱坐標序列的小數(shù)部分，(小數(shù)點右移，擴大相同倍數(shù)變?yōu)檎麛?shù))，記為-
縱坐標Zjy與橫坐標Zx/的水印嵌入方法相同；橫坐標Zx/的水印嵌入方法為
其中zx/為中間變量，^;為zx/的均值，
/ = 1，2,…，"
對經(jīng)過Arnold置亂后的水印序列約進行水印序列的嵌入，公式如下:
丁
其中Zx/'、 Zy/'分別表示水印嵌入后橫縱坐標的小數(shù)部分整數(shù)值，對矢量地圖中 每條多邊曲線反復執(zhí)行該步驟，完成水印的嵌入，并進行小數(shù)點左移，縮小相同 倍數(shù)，獲得含水印的特征點坐標。
3、水印提取與原坐標數(shù)據(jù)恢復的方法為-
對每條多邊曲線或者多邊形特征點提取，偏移特征點序列提取后，對含水印 的特征點坐標序列的小數(shù)部分Z^/'記為
Z^/ " ='，, Z力")|/ = 1， 2， ，..,
,'=0，1，.."附一1
水印信息^提取及無損恢復方法為
A = LS5(Z^ "， Z>y ") / = 1,2""，"
原始坐標小數(shù)部分數(shù)據(jù)值橫坐標Zx/的無損恢復為<formula>formula see original document page 9</formula>
其中Zx/表示將Zx/'最低位置0后的值，縱坐標Zjy的恢復與其相同；對矢量地圖 中每條多邊曲線反復執(zhí)行該步驟，完成水印的提??；特征點坐標序列的小數(shù)部分 Z^， Z;y無損恢復后，并進行小數(shù)點左移，縮小相同倍數(shù)，獲得原始的特征點坐 標。
4、所述的對含線性加密的矢量地圖進行非線性無損恢復的方法為
① 在一定的閾值D范圍內(nèi)(簡化參數(shù)門限Z)在0m lm之間)，對提取水印后的 矢量地圖進行道格拉斯-普克法進行特征點提取；
② 對矢量地圖多邊曲線或者多邊形的特征點進行參考位置線的選擇；
③ 對矢量地圖特征點夾角進行遍歷；
④ 特征點非線性角度恢復；在特征點坐標數(shù)據(jù)恢復的基礎上，依據(jù)給定的種 子密鑰Seed，獲得最大值不超過&^的隨機數(shù)序列^，則原始夾角^依據(jù)下式 進行恢復
<formula>formula see original document page 9</formula>
本發(fā)明提出了一種基于空間特征的矢量地圖可逆水印算法。該算法一方面針 對矢量地圖的"安全"問題，在不改變矢量地圖特征點相對位置的前提下，依據(jù) 密鑰非線性置亂特征點位置信息以避免未授權用戶對機密矢量地圖的非法使用 給國家安全帶來的危害；另一方面，針對矢量地圖"高精度"的問題，提出一種 可逆水印方案，將水印信息隱秘地嵌入在非線性置亂后的特征點中，并在提取水 印信息的同時結合置亂密鑰無損恢復原始矢量數(shù)據(jù)。該方案的優(yōu)點具體表現(xiàn)為以
下三方面
(1)當授權用戶使用該算法處理過的矢量地圖時，首先提取水印信息，結合 置亂密鑰無損恢復原始矢量數(shù)據(jù)。并且退出使用時，水印信息自動嵌入其中，使得矢量地圖處于保密狀態(tài)。
(2) 當非授權用戶使用該算法處理過的矢量地圖時，由于對矢量地圖的處理 具有不可預測性，使得不知道密鑰的用戶很難破解，此時狀態(tài)下矢量地圖的使用 不會給國家安全帶來危害，并且在盜版追蹤回來后可以通過隱藏的機密信息來確 定泄密責任人。
(3) 本發(fā)明采用經(jīng)典的道格拉斯-普克法(Douglas-Peucker)來提取矢量地圖 元素的特征點作為水印的載體數(shù)據(jù)，使得該水印算法具有很好的隱蔽性，能夠在 盡量保持地圖形狀特征的同時，具有抗圖形簡化能力。
本發(fā)明的基于空間特征的矢量地圖可逆水印算法， 一方面該算法在不改變矢 量地圖特征點相對位置的前提下，依據(jù)給定的密鑰非線性置亂其位置信息以避免 非授權用戶的使用給國家?guī)淼陌踩珕栴}；另一方面該算法在置亂后的特征點中 嵌入水印信息，并在提取水印信息的同時結合置亂密鑰可以無損恢復原始矢量數(shù) 據(jù)。實驗結果表明該水印方案嚴格可逆，具有較好的隱蔽性，是一種用于機密矢 量地圖的安全加密，來源跟蹤的實用算法。
(四)


圖l為基于空間特征的矢量地圖可逆水印方案示意圖2(a)-圖2(d)為道格拉斯-普克法特征點提取示意圖3(l)-圖3(2)為特征點非線性偏移前后示意圖，其中圖3(1)線性偏移前， 圖3(2)線性偏移前；
圖4(a)-圖4(d)分別中國高速公路矢量地圖和哈爾濱水系線矢量地圖嵌入水 印前后示意圖，其中圖4(a)、圖4(c)分別為原始矢量地圖，圖4(b)、圖4(d)分別 為含水印的矢量地圖5(1)-圖5(4)為原水印與提取的水印對比圖，其中圖5(1)、圖5(2)分別為嵌 入中國高速公路圖和哈爾濱水系線圖的原始水印圖片，圖5(3)、圖5(4)分別為相 對應的提取出的水印圖片；
圖6(a)-圖6(b)分別為水印提取后恢復的中國高速公路矢量地圖和哈爾濱水 系線矢量地圖。
具體實施方式
下面結合附圖舉例對本發(fā)明做更詳細地描述如圖l所示，本發(fā)明基于空間特征的矢量地圖可逆水印方案示意圖，該方法 總體分為三方面A、矢量地圖特征點非線性偏移處理；B、矢量地圖水印嵌入 與可逆恢復；C、矢量地圖特征點非線性恢復。
A、矢量地圖特征點非線性偏移處理，步驟如下 (1)依據(jù)道格拉斯-普克法(簡化參數(shù)門限Z)在Om lm之間)對矢量地圖元 素(多邊曲線、多邊形)進行特征點提??；
為了使得矢量地圖水印算法具有抗圖形簡化能力，本發(fā)明從矢量地圖的多邊 曲線和多邊形式元素中提取特征點作為水印信息的載體數(shù)據(jù)。特征點即是維持多 邊曲線或者多邊曲線形狀特征的點。特征點提取算法采取經(jīng)典的道格拉斯-普克 法。如圖2所示即為一條多邊曲線特征點提取示意圖。該條曲線中所有頂點坐標 的集合記為F記為
則在一定的簡化參數(shù)門限D(zhuǎn)(Om lm之間)下，道格拉斯-普克法經(jīng)過如圖2所示的 (a)-(d)四個步驟后將該條多邊曲線簡化為特征點集合r/為
(2)依據(jù)種子密鑰生成一個隨機數(shù)序列^為保證偏移后的矢量地圖在恢復 階段能準確提取出原始特征點。依據(jù)道格拉斯簡化參數(shù)"對應出角度的偏移閾值 r，這就要求所生成的隨機數(shù)的最大值&^必須滿足
本發(fā)明采用的隨機數(shù)生成函數(shù)可以表示為
其中srandO函數(shù)給rand()函數(shù)提供種子，Seed表示給定的種子密鑰，4表示依據(jù) 種子seed生成一個最大值不超過5 ^隨機數(shù)序列，該序列將作為特征點夾角的 偏移序列。
(3)對每條多邊曲線提取的特征點進行非線性加密處理； 首先進行參考位置線的選擇在特征點夾角偏移處理過程中，選擇一條不動 線作為參考位置線，其余各特征點與起始點連線以起始點為中心進行角度偏移。 參考位置線即是以初始特征點為起點以中間點為終點的一條直線。例如有N個特征點的一條多邊曲線，則第L^2」個特征點為中間點。。
其次對原始特征點夾角進行遍歷對矢量地圖中每條多邊曲線或者多邊形， 以參考位置線為基準，分別以向左右兩側，依次遍歷線線之間夾角。如圖3所示， 參考位置線即為線(xo,yo)—>(x2,y2)，依次遍歷原始偏移夾角，線(xo,y。)一〉(X2，y2) 與左邊線(xo,yo)—〉(X3,y3)夾角的，線(xo,yo)—:Kx3，y3)與線(xo,yo)—KxuO夾角&， 參考位置線(xo,yo)—:Kx2，y2)與其右邊線(X(),y())—〉(X6,y6)夾角^。依次方法對矢量 地圖的每條多邊曲線或者多邊形進行遍歷，得出一個以參考位置線為基準的夾角 序列A。
最后對特征點夾角A進行非線性偏移來加密矢量地圖數(shù)據(jù)，對應的偏移角即 為隨機序列4，線性偏移公式記為
i=l,2,...M
其中M表示該矢量地圖元素(多邊曲線和多邊形)的所有特征點夾角的個數(shù)，^表 示由種子生成的隨機序列。6",和《'分別表示原始特征點夾角和線性偏移后的特征 點夾角。
B、矢量地圖水印嵌入與可逆恢復，步驟如下
(4) 為了增強水印信息的安全性，對水印信息進行Arnold置亂操作，記經(jīng) 過Arnold置亂后的水印序列為巧，w,e{0， 1};
(5) 可逆水印嵌入在可逆水印嵌入中，要求實現(xiàn)精確地重構原始數(shù)據(jù)，
本發(fā)明以線性偏移處理過的矢量地圖的特征點坐標的小數(shù)部分(小數(shù)點右移，擴 大相同倍數(shù)變?yōu)檎麛?shù))為載體數(shù)據(jù)進行水印信息的嵌入。偏移特征點序列(即除去
參考位置線中的兩個特征點之外的特征點序列)記為
-，k，:OH(x/,々)l,=",.""}
fV表示第/條多邊曲線或者多邊形的載體特征點集合。其中(x力片)分別表示第i條多
邊曲線中第/個載體特征點的橫縱坐標，m表示提取出的多邊曲線(多邊形)的總 數(shù)，n表示第z條多邊曲線上的載體特征點的總個數(shù)。
對每條多邊曲線或者多邊形載體特征點分別提取橫縱坐標序列的小數(shù)部分，
(小數(shù)點右移，擴大相同倍數(shù)變?yōu)檎麛?shù))，記為《'—(4,刮，(4,承)，."(^^)H(a/,多/)卜u…,4
橫坐標Zx/為例闡述水印嵌入方法，縱坐標Z;y與其相同，其中Zx/為中間 變量，^7為Zx/的均值。
/ = 1，2，…，"
對經(jīng)過Arnold置亂后的水印序列巧進行水印序列的嵌入。公式如下:
7
0w,
=1，2,..""
其中Zx/'， Zy/'分別表示水印嵌入后橫縱坐標的小數(shù)部分整數(shù)數(shù)據(jù)值。對矢量地 圖中每條多邊曲線反復執(zhí)行該步驟，完成水印的嵌入。并進行小數(shù)點左移，縮小 相同倍數(shù)，獲得含水印的特征點坐標。如圖4所示，為水印嵌入前后矢量地圖對 比情況,其中圖(a)、 (c)為原始矢量地圖，圖(b)、 (d)為分別嵌入圖5中(1)、 (2)后的 情況。
(6)水印提取與原坐標數(shù)據(jù)恢復；
對每條多邊曲線或者多邊形特征點提取，偏移特征點序列提取后，對含水印 的特征點坐標序列的小數(shù)部分(小數(shù)點右移，擴大相同倍數(shù)變?yōu)檎麛?shù))ZPV"記為
" = {(Zxy", z力")|/ = i, 2,…，
/ = 0，l,.,"w —1
水印信息A提取及無損恢復方法為
/:1，2，…,"
原始坐標小數(shù)部分數(shù)據(jù)值橫坐標Zx/的無損恢復，縱坐標Z"與其相同■Zx f =2
2
w + 1
./ = l'2，…，"
其中Zx/表示將Zx/'最低位置0后的值。對矢量地團中每條多邊曲線反復執(zhí)行該步 驟，完成水印的提取。特征點坐標序列的小數(shù)部分Zx力Z;y無損恢復后，并進行 小數(shù)點左移，縮小相同倍數(shù)，獲得原始的特征點坐標。 C、矢量地圖特征點非線性恢復，步驟如下 (7)提取水印后，并在載體特征點坐標無損恢復的基礎上，對含線性加密 的矢量地圖進行非線性無損恢復；
① 在簡化閾值D范圍內(nèi)，對提取水印后的矢量地圖進行道格拉斯-普克法進 行特征點提取；
② 對矢量地圖多邊曲線或者多邊形的特征點進行參考位置線的選擇；
③ 對矢量地圖特征點夾角進行遍歷；
⑤特征點非線性角度恢復。在特征點坐標數(shù)據(jù)恢復的基礎上，依據(jù)給定的種 子密鑰Seed，獲得最大值不超過5 ^的隨機數(shù)序列4。則原始夾角ft依據(jù)下式 進行恢復
1《"o,i,…,s腿0
/ = l,2，.."m
圖5中的圖(3)(4)分別為提取后的水印信息，恢復后的矢量地圖如圖6所示。
權利要求
1、一種基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法，其特征是包括如下步驟(1)依據(jù)道格拉斯-普克法對矢量地圖元素進行特征點提取；(2)依據(jù)種子密鑰生成一個隨機數(shù)序列bi，該序列是一個最大值不超過Smax隨機數(shù)序列，該序列將作為特征點夾角的偏移序列；(3)對每條多邊曲線提取的特征點進行非線性加密處理；(4)對水印信息進行Arnold置亂操作，記經(jīng)過Arnold置亂后的水印序列為ωj，ωj∈{0，1}；(5)可逆水印嵌入；(6)水印提取與原坐標數(shù)據(jù)恢復；(7)提取水印后，并在載體特征點坐標無損恢復的基礎上，對含線性加密的矢量地圖進行非線性無損恢復。
2、 根據(jù)權利要求l所述的基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法，其特 征是所述的對每條多邊曲線提取的特征點進行非線性加密處理的方法為首先進行參考位置線的選擇在特征點夾角偏移處理過程中，選擇一條不動 線作為參考位置線，其余各特征點與起始點連線以起始點為中心進行角度偏移； 其次對原始特征點夾角進行遍歷對矢量地圖中每條多邊曲線或者多邊 形，以參考位置線為基準，分別以向左右兩側，依次遍歷線線之間夾角，得出 一個以參考位置線為基準的夾角序列&最后對特征點夾角A進行非線性偏移來加密矢量地圖數(shù)據(jù)，對應的偏移 角即為隨機序列4，線性偏移公式為其中M表示該矢量地圖元素的所有特征點夾角的個數(shù)，^表示由種子生成的隨機序列。61,和a'分別表示原始特征點夾角和線性偏移后的特征點夾角。
3、根據(jù)權利要求2所述的基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法，其特征是所述的可逆水印嵌入的方法為以線性偏移處理過的矢量地圖的特征點坐標的小數(shù)部分為載體數(shù)據(jù)進行水 印信息的嵌入；偏移特征點序列記為F《表示第i條多邊曲線或者多邊形的載體特征點集合，其中(x/jy)分別表示第i條多 邊曲線中第/個載體特征點的橫縱坐標，m表示提取出的多邊曲線或多邊形的總 數(shù)，n表示第/條多邊曲線的載體特征點的總個數(shù)；對每條多邊曲線或者多邊形載體特征點分別提取橫縱坐標序列的小數(shù)部分， 記為W—(4,承)，(4，決)，..，(^，刻}—(a,，々4^u"、縱坐標Zy與橫坐標Zx/的水印嵌入方法相同；橫坐標Zx/的水印嵌入方法為其中zx/為中間變量，^;為zx,的均值，<formula>formula see original document page 3</formula>對經(jīng)過Arnold置亂后的水印序列A進行水印序列的嵌入，公式如下:<formula>formula see original document page 3</formula>其中Zx/'、 Zy/'分別表示水印嵌入后橫縱坐標的小數(shù)部分整數(shù)值，對矢量地圖中 每條多邊曲線反復執(zhí)行該步驟，完成水印的嵌入，并進行小數(shù)點左移，縮小相同 倍數(shù)，獲得含水印的特征點坐標。
4、根據(jù)權利要求3所述的基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法，其特 征是水印提取與原坐標數(shù)據(jù)恢復的方法為-對每條多邊曲線或者多邊形特征點提取，偏移特征點序列提取后，對含水印 的特征點坐標序列的小數(shù)部分ZJ^"記為" = {(Z々",Z力")|/ = 1,2，…,"} / = 0，1，，，,，附一1水印信息巧提取及無損恢復方法為/ = 1,2,...，"原始坐標小數(shù)部分數(shù)據(jù)值橫坐標Zxy^無損恢復為<formula>formula see original document page 4</formula>—/ = 1,2,"""其中Z^/表示將Zx/'最低位置0后的值，縱坐標Zj々的恢復與其相同；對矢量地圖 中每條多邊曲線反復執(zhí)行該步驟，完成水印的提?。惶卣鼽c坐標序列的小數(shù)部分 Zxp Z;y無損恢復后，并進行小數(shù)點左移，縮小相同倍數(shù)，獲得原始的特征點坐 標。
5、根據(jù)權利要求4所述的基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法，其特征是所述的對含線性加密的矢量地圖進行非線性無損恢復的方法為① 依據(jù)道格拉斯-普克法(簡化參數(shù)門限D(zhuǎn)在Om lm之間)，對提取水印后的 矢量地圖進行道格拉斯-普克法進行特征點提??；② 對矢量地圖多邊曲線或者多邊形的特征點進行參考位置線的選擇；③ 對矢量地圖特征點夾角進行遍歷；④ 特征點非線性角度恢復；在特征點坐標數(shù)據(jù)恢復的基礎上，依據(jù)給定的 種子密鑰Seed，獲得最大值不超過&^的隨機數(shù)序列4，則原始夾角A依據(jù)下 式進行恢復{0,1, .."5_}}。 / = 1， 2，…，w
全文摘要
本發(fā)明提供的是一種基于空間特征的矢量地圖可逆水印處理方法。依據(jù)道格拉斯-普克法對矢量地圖元素進行特征點提?。灰罁?jù)種子密鑰生成一個隨機數(shù)序列b_i，該序列是一個最大值不超過S_max隨機數(shù)序列，該序列將作為特征點夾角的偏移序列；對每條多邊曲線提取的特征點進行非線性加密處理；對水印信息進行Arnold置亂操作，記經(jīng)過Arnold置亂后的水印序列為ω_j，ω_j∈{0，1}；可逆水印嵌入；水印提取與原坐標數(shù)據(jù)恢復；提取水印后，并在載體特征點坐標無損恢復的基礎上，對含線性加密的矢量地圖進行非線性無損恢復。實驗結果表明該水印方案嚴格可逆，具有較好的隱蔽性，是一種用于機密矢量地圖的安全加密，來源跟蹤的實用算法。
文檔編號G06T1/00GK101604440SQ200910071879
公開日2009年12月16日 申請日期2009年4月23日 優(yōu)先權日2009年4月23日
發(fā)明者曹劉娟, 門朝光 申請人:哈爾濱工程大學