专利名称：一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法
技术领域：
本发明涉及一种水印方法，尤其是涉及一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法。
背景技术：
自从20 世纪 60 年代世界上第一个 GIS (Geographical Information System)系统由加拿大测量学家R. F. Tomlison提出并建立以来，GIS技术和应用取得了长足的发展。目前随着汽车导航、位置服务等新兴大众消费应用的出现，GIS应用呈现加速发展趋势。地理数据是GIS应用的基础，绝大部分GIS应用都离不开矢量地理数据库(点、线、面三种类型数据)。获取、构建和维护空间数据库是一项复杂、工作量巨大的工程。例如，高质量地理数据的采集和生产离不开专业的技术人才和设备，需耗费大量的物力和财力。因此，矢量地理数据库是数据生产者的宝贵财富。但是地理数据的拷贝非常容易，一旦地理数据被出售，非法拷贝就难以避免，这损害了数据生产者的利益，严重情况下可能危及国家信息安全。众所周知，数字水印技术可用来保护数字产品的知识产权，它通过轻微修改原始数据，将版权信息隐藏在原始数据中。鲁棒性、不可见性和盲检性是数字水印技术的三个重要属性。鲁棒性描述水印化数据在遭到特定破坏水印的攻击或操作后水印信息的生存能力。常见的地理数据操作或攻击方式包括(I)几何攻击，包括平移、旋转和缩放；(2)顶点攻击，包括化简(顶点删除)、顶点增加、噪音附加(顶点修改)；(3)元组攻击,包括元组增加、元组修改、裁剪(元组删除)。目前鲜有地理数据水印技术在满足盲检的同时，有效抵抗几何、顶点和元组三类攻击。不可见性是指水印算法对原始数据的修改不降低原始数据的质量，能够保证数据的可用性。现有地理数据库水印方法通常使用空间精度指标将因水印嵌入引起顶点坐标的改变限制在空间精度范围内。事实上，水印嵌入也可以导致地理对象形状的改变，目前方法大多没有考虑保持加水印地理对象的形状。特别地，“基于可变步长量化调制的地理数据库水印方法”已能有效抵抗顶点、元组攻击。然而，由于该方法在选取地物特征点时，使用绝对距离作为化简阈值，导致其在抵抗几何攻击方面仍存在两点不足。第一，其完全无法抵抗缩放攻击，即在地图做任何轻微的缩放时，水印信息便会遭到破坏。第二，由于需照顾小地物，全局化简阈值一般较小，可能导致大地物特征点选取过多，从而导致水印载体不稳定。
发明内容
本发明主要是解决现有技术所存在的上述技术问题，提供了一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法。本发明提供的技术方案为一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，包括水印嵌入步骤和水印检测步骤，基于以下定义执行水印嵌入步骤和水印检测步骤，地理数据集D = {R,P},其中，R表示参考坐标系；P = (PijP2,. . . ,Pj表示区域类型的地物的集合，η为地物个数；每个地由一系列的顶点pn，pi2，...，piD1组成，i e {I,2, ... , n}, Pi = {pn, pi2, , pim}对应数据库中的一个元组；所述水印嵌入步骤包括以下子步骤，步骤1. 1，获取集合P中各地物稳定的特征点集，并计算各地物的平均特征距离比值；步骤1. 2，根据步骤I. I所得平均特征距离比值，获取集合P中各地物鲁棒的标识，并计算各地物所属的分组；步骤1. 3，以每个地物的平均特征距离比值作为水印载体数据，使用可变步长量化调制法，通过修改平均特征距离比值嵌入地物所属分组的水印信息；所述水印检测步骤包括以下子步骤，步骤2. 1，获取各地物稳定的特征点集，并计算其平均特征距离比值；步骤2. 2，计算各地物鲁棒的标识，并获取其所属的分组；步骤2. 3，根据地物的标识和地物所属的分组进行水印信息提取；步骤2. 4，根据提取的水印信息进行水印投票，决定嵌入的水印信息。而且，所述的步骤I. I中具体过程如下，步骤I. I. 1，获取稳定的特征点，具体操作方法如下，对于集合P = (P1, P2, , Pj中任意地物Pi = {pn，pi2,…，pim}，运用道格拉斯-普克算法进行特征点标识，标识过程为，令I为连接Pil和Pim的直线，与地的所有顶点中距离I最远的顶点的距离长度为Clmax ;$dist = d_* α，使用dist作为道格拉斯-普克算法的化简阈值对地物Pi化简，求取地物Pi的特征点集Fi = {fn，fi2，, fu}，其中，α为化简幅度阈值，fn，fi2，, fjj是地物Pi的特征点，j是地物Pi的特征点总数；步骤I. I. 2，计算平均特征距离比值，具体操作方法如下，根据特征点集Fi计算特征中心Oi,并计算每个特征点fn，f12, . . .，fij与特征中心Oi的距离，将所得距离的最大值记为fdn，fdn对应的特征点记为，其他距离fdik所对应的顶点fk以fi的逆时针方向成偏序，k e {2,3, , j},得到特征距离集FDi = {fdn,fdi2, . . . , fdij};根据特征距离集FDi计算平均特征距离比值Hifdi,其计算如公式I所示，
权利要求
1.一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于包括水印嵌入步骤和水印检测步骤，基于以下定义执行水印嵌入步骤和水印检测步骤， 地理数据集D = {R, P},其中，R表示参考坐标系；P = (P1, P2, , Pj表示区域类型的地物的集合，η为地物个数；每个地物Pi由一系列的顶点pn，pi2, ... , Pim组成，i e {1，2,... , n}, Pi = {pn, pi2, , pim}对应数据库中的一个元组； 所述水印嵌入步骤包括以下子步骤， 步骤I. 1，获取集合P中各地物稳定的特征点集，并计算各地物的平均特征距离比值；步骤I. 2，根据步骤I. I所得平均特征距离比值，获取集合P中各地物鲁棒的标识，并计算各地物所属的分组； 步骤I. 3，以每个地物的平均特征距离比值作为水印载体数据，使用可变步长量化调制法，通过修改平均特征距离比值嵌入地物所属分组的水印信息； 所述水印检测步骤包括以下子步骤， 步骤2. 1，获取各地物稳定的特征点集，并计算其平均特征距离比值； 步骤2. 2，计算各地物鲁棒的标识，并获取其所属的分组； 步骤2. 3，根据地物的标识和地物所属的分组进行水印信息提取； 步骤2. 4，根据提取的水印信息进行水印投票，决定嵌入的水印信息。
2.根据权利要求I所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于所述的步骤I. I中具体过程如下， 步骤I. I. 1，获取稳定的特征点，具体操作方法如下， 对于集合P = (P1, P2,...，Pj中任意地物Pi = {pn，pi2 ...，PiJ，运用道格拉斯-普克算法进行特征点标识，标识过程为，令I为连接Pil和Pim的直线，与地物Pi的所有顶点中距离I最远的顶点的距离长度为d_ ;令dist = d_* α，使用dist作为道格拉斯-普克算法的化简阈值对地物Pi化简，求取地物Pi的特征点集Fi = {fn，fi2，, fu}，其中，α为化简幅度阈值，fn，f12, , fij是地物Pi的特征点，j是地物Pi的特征点总数； 步骤I. I. 2，计算平均特征距离比值，具体操作方法如下， 根据特征点集Fi计算特征中心Oi,并计算每个特征点fn，fi2，. . . , fij与特征中心Oi的距离，将所得距离的最大值记为fdn，fdn对应的特征点记为，其他距离fdik所对应的顶点fk以fi的逆时针方向成偏序，k e {2,3,. . . , j},得到特征距离集FDi = {fdn,fdi2,...,fdij};根据特征距离集FDi计算平均特征距离比值Hifdi,其计算如公式I所示，
3.根据权利要求2所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于所述的步骤I. 2中具体过程如下， 步骤I. 2. I，计算各地物鲁棒的地物标识，具体操作方法如下， 对于集合P = (P1, P2,...，Pj中任意地物Pi = {pn，Pi2，…，PimI，取步骤I. I. 2所得的平均特征距离比值Hifdi中最高h位作为地物标识，并记为Pidi ;其计算如公式2所示， Pidi = hsb (mfdi h) 公式 2 其中，hsb()是一种位操作函数，h通过/ = Ll0g(//+iT)」进行启发式的选取，其中μ和O分别表示集合P中所有地物的平均特征距离比值Hifdi的均值和方差； 步骤I. 2. 2，将地理数据集D划分为m个互不相交的子集{S1; S2，. . .，SJ，每个子集中平均包含n/m个地物；获取地物的分组的具体操作方法包括以下子步骤， 步骤I. 2. 2. 1，获取消息验证码，具体操作方法如下， 对于每个地物Pi,计算消息验证码MAC (i)，计算公式如下，MAC ⑴=H (K Il H (Pidi Il K)) 公式 3 其中，Pidi是地物Pi的地物标识，HO是一种安全hash函数，Il是连接操作符，K是数据划分密钥； 步骤I. 2. 2. 2，进行地物分组，具体操作方法如下， 利用每个地物对应的消息验证码MAC(i)，将每个地物分配到某个分组中，分组partition (Pi)计算如公式4所示 partition (Pi) = MAC(i)modm 公式 4 其中，m和公式3中的K是私密的，由数据所有者保存以用于水印提取。
4.根据权利要求I所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于，所述的步骤I. 3中具体的水印嵌入过程如下， 步骤I. 3. 1，重定义地物Pi的地物标识为Pidy地物Pi标记为Py其中，i为地物编号，r为分组号，re {1，2，. . .，n/m};以地物Pic^和密钥K为种子，生成用于产生随机数序列的伪随机数发生器G ; 步骤I. 3. 2，生成可变步长d，计算公式如下，d = (gflower+(gf upper -gflower)*lf)* T公式 5 其中，gfUPPCT表示全局量化步长上界，gf lower表示全局量化步长下界，If表示局部量化步长调谐因子，τ表示地理数据空间精度误差；gfuppOT和gflOT 是常量，满足O ( gflower ( gflower ( 1，由数据所有者作为秘密参数保存；lf是一个局部变量，其值随着地物的不同发生变化，其计算如公式6所示 If = nextFloat(G) 公式 6 所述可变步长d随着地物不同而变化，其范围为gflmrer* τ < d < gfupper* τ，其中，全局量化步长上界gfuppOT和全局量化步长下界限制了步长的上界和下界； 步骤I. 3. 3，生成水印，定义W为有效水印信息，其具体生成方式为，取步骤I. 3. I中伪随机数发生器G所产生的随机数列中第一个整数，对2取模得到数值btMp，然后对数值bt p与Wi实施异或操作，得到拟嵌入的水印位b，然后生成一个与目标地物相关的临时二进制位，对Wi实施扰动，其中Wi为有效水印位；步骤I. 3. 4，量化调制，具体方式为令地物Pu的平均特征距离比值为mfdy给定量化参数mfdir和量化步长d，首先定义O-量化子qQ(f)的集合(qQ(f) = {f*d，f e Z})和I-量化子1(f)的集合(qjf) = {f*d+d/2，f e Z});然后根据水印比特b是’O’或’1’，将量化参数mfdh调制到离mfdh最近的O-量化子或I-量化子上,调制后的量化参数记为Hifdi/ ；步骤I. 3. 5，以步骤I. I. 2所得地物Pt的特征中心为中心，对地物Pu实施放大或缩小操作，缩放因子5 = Hifdi/ /rnfdy从而得到水印化的地物Pi/,所有地物均水印化后所得数据集记为D’。
5.根据权利要求4所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于所述的步骤2. I的具体操作步骤为，使用道格拉斯-普克算法对数据集D’中各地物进行化简操作，用于标识特征点，化简距离为dist = d_*a，a为化简幅度阈值；然后计算每个地物的特征中心点Oi、特征距离集FDi = {fdn,fdi2,. . . , fdjj}和平均特征距离比值mfdp
6.根据权利要求5所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于所述的步骤2. 2的具体操作步骤为，取平均特征距离的最高h有效位作为每个地物的标识，根据每个地物的标识，利用步骤I. 2. 2. I中定义的安全哈希函数HO计算每个地物的消息验证码MAC，然后根据每个地物的消息验证码对分组数m取模的结果，将所有可疑数据集中的所有地物分配到m个数据子集{S1; S2, , SJ中，每个数据子集中平均包含|D’ |/m个地物，|D’ I表示D’中的地物个数。
7.根据权利要求6所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于所述的步骤2. 3的具体操作步骤如下， 步骤2. 3. 1，用地物Pi的标识Pidi和水印密钥K作为种子生成伪随机数发生器G，利用步骤I. 3. 2所提供公式6计算出与地物Pi对应的局部量化步长调谐因子If，并通过步骤I.3. 2所提供公式5计算出量化步长d ； 步骤2. 3. 2，根据步骤2. 3. I所得量化步长d对平均特征距离比值Hifdi进行量化处理，构造O-量化子和I-量化子集合，然后计算平均特征距离比值Hifdi与最近的O-量化子或I-量化子的距离，如果平均特征距离比值Hifdi离O-量化子近，则提取出的水印位Mti为’ 0’，否则水印位Mti为’ I’ ；然后取伪随机数发生器G生成的第一个整数，与2取模，得到btMP，将Mti和btMP进行异或操作，得到地物Pi上隐藏的水印信息b ； 通过重复量化解调过程，提取出隐藏在每个地物上的水印信息W，W = (W17W2,... ,WJ,其中Wi表示从数据子集Si中提取出的水印集合，i = 1，2，...，m。
8.根据权利要求7所述的一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法，其特征在于所述的步骤2. 4的具体操作步骤如下根据重复嵌入在某个数据子集Si中所有水印位Wi确定与数据子集Si对应的水印信息Wi,如果数据子集Si中检测出的’O’比特位数大于’ I’比特位数目，则判定数据子集Si中嵌入的水印信息为’ 0’，反之为’ I’。
全文摘要
一种基于特征距离比值的地理数据库水印方法在水印嵌入过程中，首先为每个地物稳定的特征点集，并计算其平均特征距离比值；为每个地物生成一个鲁棒的地物标识，并依据标识将所有地物分组；最后在每个组的地物中重复嵌入一个水印位。在水印检测过程中，通过特征点集计算各地物的平均特征距离比值，并获取地物标识、地物分组；依据可变步长的量化解调获取水印位，最后经过水印投票步骤判定所有权归属。本发明利用地物的平均特征距离比值的最高h有效位作为鲁棒的地物标识，且该标识不随着地理数据平移、旋转、缩放、化简、顶点插值、噪音附加、元组删除、元组增加和元组修改而改变，因此本发明具有良好的抗几何攻击、顶点攻击和元组攻击能力。
文档编号G06F17/30GK102622429SQ201210045198
公开日2012年8月1日 申请日期2012年2月27日 优先权日2012年2月27日
发明者岳名亮, 彭智勇, 彭煜玮, 汪传建, 葛贺飞 申请人:武汉大学