專利名稱：一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種水印方法，尤其是涉及一種一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法。
背景技術：
自從 20 世紀 60 年代世界上第一個 GIS (Geographical Information System)系統(tǒng)由加拿大測量學家R. F. Tomlison提出并建立以來，GIS技術和應用取得了長足的發(fā)展。 目前隨著汽車導航、位置服務等新興大眾消費應用的出現，GIS應用呈現加速發(fā)展趨勢。地理數據是GIS應用的基礎，絕大部分GIS應用都離不開矢量地理數據庫(點、 線、面三種類型數據)。獲取、構建和維護空間數據庫是一項復雜、工作量巨大的工程。例如，高質量地理數據的采集和生產離不開專業(yè)的技術人才和設備，需耗費大量的物力和財力。因此，矢量地理數據庫是數據生產者的寶貴財富。但是地理數據的拷貝非常容易，一旦地理數據被出售，非法拷貝就難以避免，這損害了數據生產者的利益，嚴重情況下可能危及國家信息安全。眾所周知，數字水印技術可用來保護數字產品的知識產權，它通過輕微修改原始數據，將版權信息隱藏在原始數據中。魯棒性、不可見性和盲檢性是數字水印技術的三個重要屬性。魯棒性描述水印化數據在遭到特定破壞水印的攻擊或操作后水印信息的生存能力。常見的地理數據操作或攻擊方式包括(1)幾何攻擊，包括平移、旋轉和縮放；(2)頂點攻擊，包括化簡(頂點刪除)、頂點增加、噪音附加(頂點修改)；C3)元組攻擊，包括元組增加、元組修改、裁剪(元組刪除)。目前鮮有地理數據水印技術在滿足盲檢的同時，有效抵抗幾何、頂點和元組三類攻擊。不可見性是指水印算法對原始數據的修改不降低原始數據的質量，能夠保證數據的可用性?，F有地理數據庫水印方法通常使用空間精度指標將因水印嵌入引起頂點坐標的改變限制在空間精度范圍內。事實上，水印嵌入也可以導致地理對象形狀的改變，目前方法大多沒有考慮保持加水印地理對象的形狀。

發(fā)明內容
本發(fā)明主要是解決現有技術所存在的上述技術問題；提供了一種具有良好的魯棒性、良好的安全性以及良好的數據保真性的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法。本發(fā)明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的
一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法，其特征在于，包括由水印嵌入執(zhí)行模塊進行的水印嵌入步驟和由水印檢測執(zhí)行模塊進行的水印檢測步驟，基于定義 地理數據集々={/ ，^，其中/P表示參考坐標系，PAP1, P2,-,忍}，表示《個Polygon類型地物的集合。地物Λ.由一系列的頂點組成，Λ.= \Pn, Pi2,-, Pm, Pm+1 = Pil), i Π ，2^·· ，W，每個地物對應關系模式中的一個元組；具體操作如下
5由水印嵌入執(zhí)行模塊進行的水印嵌入步驟 步驟1. 1，獲取魯棒的地物標識數據 步驟1.2，獲取地物分組數據；
步驟1. 3，根據步驟1. 1和步驟1. 2獲取的魯棒的地物標識數據和地物分組數據計算地物/ .平均特征距離 Λ/"，Infdij即為水印載體數據；然后采用可變步長量化調制，修改 ffi/i/“值嵌入水印信息；
由水印檢測執(zhí)行模塊進行的水印檢測步驟 步驟1. 4，獲取魯棒的地物標識數據 步驟1.5，獲取地物分組數據；
步驟1. 6，根據步驟1. 4和步驟1. 5獲取的魯棒的地物標識數據和地物分組數據進行水印信息提?。?br> 步驟1. 7，根據提取的水印信息進行水印投票，決定嵌入的水印信息。在上述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法，所述的步驟 1. 1中，獲取魯棒的地物標識數據的具體操作方法為定義地物的平均特征距離最高力有效位來標識地物，對于/^{/^4，'",Pn)中任意地物Λ.，運用道格拉斯-普克算法對其進行特征點標識，設化簡閾值為dist,求解地物Λ.的特征點Fi: \f,, Λ. 2,,…，f丄計算其特征中心0.，并計算每個特征點與特征中心的距離，得到特征距離{ fdJly fdi2,,-,fd im }，對/ 中所有特征距離求平均值得到地物Λ.的平均特征距離 //；.，所有地物的平均特征距離構成載體數據H= { IBdfliIndf2,…，mdfn }，對于地物Λ.，其平均特征距離為 ^.，取其最高力位作為地物標識，計算公式如下
權利要求
1.一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法，其特征在于，包括由水印嵌入執(zhí)行模塊進行的水印嵌入步驟和由水印檢測執(zhí)行模塊進行的水印檢測步驟，基于定義地理數據集々=議，^，其中/P表示參考坐標系，PAP1, P2,-,忍}，表示/7個Polygon 類型地物的集合，地物Λ.由一系列的頂點組成，Λ.= \Ρπ, Pi2,-, Pm, Pm+1 = Pil), i {1，2，…，/ }，每個地物對應關系模式中的一個元組；具體操作如下由水印嵌入執(zhí)行模塊進行的水印嵌入步驟步驟1. 1，獲取魯棒的地物標識數據步驟1.2，獲取地物分組數據；步驟1. 3，根據步驟1. 1和步驟1. 2獲取的魯棒的地物標識數據和地物分組數據計算地物/ .平均特征距離 Λ/"，Infdij即為水印載體數據；然后采用可變步長量化調制，修改 ffi/i/“值嵌入水印信息；由水印檢測執(zhí)行模塊進行的水印檢測步驟步驟1. 4，獲取魯棒的地物標識數據步驟1.5，獲取地物分組數據；步驟1. 6，根據步驟1. 4和步驟1. 5獲取的魯棒的地物標識數據和地物分組數據進行水印信息提?。徊襟E1. 7，根據提取的水印信息進行水印投票，決定嵌入的水印信息。
2.根據權利要求1所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 1中，獲取魯棒的地物標識數據的具體操作方法為定義地物的平均特征距離最高力有效位來標識地物，對于P= ΙΛ，4，'",Pn)中任意地物Λ.，運用道格拉斯-普克算法對其進行特征點標識，設化簡閾值為 、 ，求解地物Λ.的特征點^= I/, f 2,, ···，/,. J，計算其特征中心化.，并計算每個特征點與特征中心的距離，得到特征距離 FD,= { fdu, Λ/,.》，···，Λ/“ }，對/ 中所有特征距離求平均值得到地物Λ.的平均特征距離 //；.，所有地物的平均特征距離構成載體數據H= { MdflyMdf2,…， /ζ}，對于地物 Λ.，其平均特征距離為 /Α，取其最高力位作為地物標識，計算公式如下Pid1 — Μ ζπφΙ^ Is)；其中，h值的選取，定義啟發(fā)式Α=[ ο0^+ο)」，其中岸和ο·分別表示所有地物的平均特征距離的均值和方差。
3.根據權利要求1所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 2中，基于定義為地物個數，將數據集々劃分為 個互不相交的子集{&，&，···，5}，每個子集中平均包含/？加個地物，獲取地物分組數據的具體操作方法為步驟3. 1，獲取消息驗證碼對于每個地物Λ.，基于如下公式計算其消息驗證碼MAC :MAC{i) 二 HiKp 丨| HiRdi “ J,))其中AWi是地物Λ.的標識，HO是一種安全fed函數，11是連接操作符，Λ；是數據劃分密鑰；步驟3. 2，進行地物分組利用每個地物對應的消息驗證碼MAC，將每個地物分配到某個分組中，基于如下公式計算ParHHan(Fi) = MAC{i) modm其中，#和 是私密的，由數據所用者保存用于水印提取。
4.根據權利要求1所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 3中沒具體的嵌入過程如下步驟4. 1，定義地物/、.的標識為朽乂7，以AVr7和密鑰f為種子，生成偽隨機數發(fā)生器 G,用于產生隨機數序列；步驟4. 2，生成可變步長d 基于可變步長d計算方法公式d =虹lower々f聊er Sflower )* )* τ ；其中，表示全局量化步長上界，gflower表示全局量化步長下界，表示局部量化步長調諧因子，τ表示地理數據空間精度誤差，和g/^·是常量，滿足 (gflower ^l,由數據所有者作為秘密參數保存，7/是一個局部變量，其值隨著地物的不同發(fā)生變化，計算方法基于公式If 二 nextFloat (G)；所述步長d隨著地物不同而變化，其范圍為
5.根據權利要求1所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 4的具體操作步驟如下使用道格拉斯-普克算法對進行化簡操作，用于標識特征點，化簡距離為 、 ，然后計算每個地物的特征中心點、特征距離和平均特征距離，并取平均特征距離的最高力有效位作為每個地物的標識。
6.根據權利要求1所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 5的具體操作步驟如下根據每個地物的標識，利用安全哈希函數計算每個地物的消息驗證碼MAC，然后根據每個地物的消息驗證碼對分組數《取模的結果，將所有可疑數據集中的所有地物分配到 個數據子集以，S2,-", 5}中，每個數據子集中平均包含I/ 個地物。
7.根據權利要求4所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 6的具體操作步驟如下由水印嵌入過程可知，每個數據子集中嵌入一個水印位，分別重復隱藏在該數據子集中所有地物中 步驟7. 1，計算地物Λ.的平均特征距離 /^；.；步驟7. 2，用地物Λ.的標識AWi和水印密鑰f作為種子生成偽隨機數發(fā)生器仏利用步驟4. 2所述//計算公式計算出與Λ.對應的局部量化步長調諧因子If,并通過步驟4. 2所述d計算公式計算出量化步長d ；步驟7. 3，根據步長d Mtnfdi進行量化處理，構造0-量化子和1-量化子集合，然后計算平均特征距離與最近的0-量化子或1-量化子的距離，如果平均特征距離ffi/為離 0-量化子近，則提取出的水印位力ii,.為’ 0’，否則力ii,.為’ 1’，然后取偽隨機數發(fā)生器G生成的第一個整數，與2取模，得到btemp,將Mti和btemp進行異或操作，得到地物上Λ.隱藏的水印信息&通過重復量化解調過程，提取出隱藏在每個地物上的水印位，用集合/f表示，W=W1, W2,…，《}，其中Wj表示從數據子集&中提取出的水印集合。
8.根據權利要求5所述的一種適合于polygon類型、高魯棒的地理數據庫水印方法， 其特征在于，所述的步驟1. 7的具體操作步驟如下給定重復嵌入在某個數據子集&中所有水印位《來確定與該數據子集對應的水印信息^，如果該數據子集中檢測出的’ 0’比特位數大于’ 1’比特位數目，則判定該數據子集中嵌入的水印信息為’ 0’，反之為’ 1’。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種適合于polygon類型數據的地理數據庫水印方法，包括水嵌入過程和水印檢測過程。在水印嵌入過程中，首先為每個地物生成一個魯棒的地物標識，然后依據魯棒的地物標識將所有地物分為若干組，并在每個組中重復嵌入一個水印位。水印檢測過程與水印嵌入過程類似，通過生成魯棒的地物標識、地物分組和可變步長的量化解調以及水印投票步驟，最后判定所有權歸屬。本發(fā)明利用地物的平均特征距離的最高h有效位作為魯棒的地物標識，且該標識不隨著地理數據平移、旋轉、化簡、頂點插值、噪音附加、元組刪除、元組增加和元組修改而改變，因此本發(fā)明具有良好的抗幾何攻擊(除縮放外)、頂點攻擊和元組攻擊能力。
文檔編號G06F17/30GK102184244SQ20111012791
公開日2011年9月14日 申請日期2011年5月18日 優(yōu)先權日2011年5月18日
發(fā)明者彭智勇, 彭煜瑋, 汪傳建, 葛賀飛 申請人:武漢大學