一种基于QR码的瓦片数据数字水印生成嵌入及提取方法与流程

本发明属于地理信息版权保护领域，具体涉及一种针对瓦片遥感数据的基于QR码的数字水印生成嵌入及提取方法，以提高瓦片遥感数据数字水印算法抗压缩攻击和抗拼接攻击能力。

背景技术：

随着“天地图”等网站的建设与发展，地理信息资源的共建共享得到了积极推动，地理信息公共服务通过云平台进行部署和发布，可以使其应用于政府部门和社会的空间数据服务更加高效和稳定。

然而，把对应的地图信息以切片的形式存放于服务端的形式导致数据十分容易被下载，同时也加大了防止电子地图被盗用的难度，导致网络环境下瓦片数据非法下载、违法使用等安全问题日益严重和突出。瓦片数据的随意下载严重危害了数据拥有者的权益，扰乱了地理信息产业的正常发展。如何保护网络环境下瓦片地理数据版权、化解瓦片地理数据共享、应用和瓦片地理数据安全之间的矛盾是目前亟待解决的问题。

数字水印技术是解决数字作品版权保护问题的一种新型技术，能够为数据版权保护、追踪数据行踪、检查非法数据来源等提供可靠的技术手段。数字水印是指在数字化数据中嵌入水印信息，将水印信息与源数据融为一体，成为源数据不可分离的一部分。由此来确定版权拥有者、所有权认证、跟踪侵权行为、认证数字内容来源的真实性、识别购买者、提供关于数字内容的其他附加信息等。同时对于加强责任心、震慑非法行为、有据可查快查等具有重要作用。数字水印技术在军事安全保障、国家安全方面发挥的作用已经受到国家政府机关的高度重视。

数字水印在图像、图形、视频、音频等领域的安全保护方面取得了许多的应用，近几年在测绘相关领域也得到了重要的应用。

在遥感影像数字水印方面，已有一些研究。在基于空间域和变换域的水印模型建立上取得很大进展，以基于变换域的遥感影像水印算法尤为突出。Barni应用近无损数字水印技术将水印嵌入导致的误差进行有效控制，Chen提出了一种基于遥感影像特征的DCT算法，它指出DCT分块中不适宜插入水印的位置并根据DCT分块的特点选择在合适的中低频系数中嵌入水印，以达到增强水印鲁棒性、减少边缘信息损失的效果；朱长青提出了一种基于伪随机序列的块选择机制，在DCT低频系数中嵌入水印信息，并对嵌入水印后的遥感影像进行误差控制以达到对遥感图像近无损的目标。然而，专门针对瓦片遥感数据的水印算法研究尚少。

在瓦片遥感数据数字水印算法方面，任娜采用数字水印技术，在一种基于盲水印的映射机制基础上提出了一种改进的瓦片数据水印算法，针对瓦片数据量大的特征，引入了并行计算方法，进而实现瓦片数据的实时水印嵌入；方晓乐针对部署在云端的“天地图”提出了一种基于离散余弦变换下高鲁棒性的地图水印嵌入法，从而实现对租赁在云服务供应商和公开发布地图的版权保护，该算法通过量化条件分析计算处理，在一定程度上避免了水印图像对 JPEG压缩的失真影像，同时对常见的图像处理方法和攻击也有非常好的鲁棒性。

另外，常见的水印信息载体为二值图像或随机序列，导致水印信息容量小，当水印识别有误时容易影响水印信息的判读，导致算法的误判率高。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题，在于客服现有技术存在的缺陷，提出了一种基于QR码的瓦片数据数字水印生成嵌入以及提取方法，能够实现瓦片遥感数据数字水印算法的抗拼接和抗JPEG压缩能力。

为了实现上述发明目的，本发明所采取的技术方案为：

一种基于QR码的瓦片数据数字水印生成嵌入方法，包括以下步骤：

步骤一、水印信息生成

步骤1.1：读取一段有确定含义的文字信息。如“南京师范大学”等。

步骤1.2：根据二维码生成规则将读取的文字信息转换成版本三的二维码，并进行二维码预处理以压缩嵌入水印信息的数据量。

所述二维码预处理：去除二维码空白区、位置探测图形、定位图形和校正图形部分的水印信息。

步骤1.3：按照编码方式将二维码转化为二进制的二维数组W₀＝{0,1}，转换得到的数组长度为L＝Length*Length。

步骤二、水印嵌入

步骤2.1：利用GDAL(Geospatial Data Abstraction Library，在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库)以文件夹形式读取瓦片遥感图像数据。

步骤2.2：嵌入标识信息。对瓦片遥感图像数据进行16*16分块，为了能够抵抗拼接攻击，需要在瓦片数据左上角、左下角、右下角的16*16分块嵌入固定的水印标识信息，以便提高拼接的瓦片遥感数据水印检测的效率。

嵌入规则为：左上角、左下角、右下角的16*16分块的直流分量嵌入水印信号“1”，以及比较中频系数[2,3]和[4,2]的大小，保证每个分块的DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)中频系数中[2,3]大于[4,2]。

步骤2.3：对其余各16*16分块进行DCT得到该块的低频值D_ij，计算量化值λ_ij＝round(D_ij/ξ)其中，round运算为舍入取整操作，ξ为量化步长。

步骤2.4:水印嵌入，利用水印信息调制当前嵌入块的低频值。公式如下：

式中：Wij是嵌入的水印信息。

步骤2.5：利用调制后的低频值进行DCT逆变换，所有16*16块逆变换完成后，得到含水印的瓦片遥感数据。

本发明基于QR码的瓦片数据数字水印的提取方法，包括以下步骤：(为本发明所述QR码的瓦片数据数字水印嵌入方法的逆过程)：

步骤A：利用GDAL以文件夹形式读取瓦片遥感图像。

步骤B：标识信息提取。选择第一个256*256分块，判断左上角、左下角、右下角提出的水印标识信息是否有误，即每个块的直流分量提取出的水印信息是否为“1”，及每个块中频系数[2,3]是否大于[4,2]。如果是则进入步骤C，如不是则以遍历的方式计算下一个256*256分块。

步骤C：计算该256*256分块中各16*16分块的DCT变换后的低频值D'_ij。

步骤D：水印提取，计算量化值λ_ij＝floor(D_ij/ξ)。其中，floor为取整操作。

式中：Wijˊ是提取的水印信息。

步骤E：处理完所有16*16分块，利用二维码解码处理得到的0-1数据生成二维码，解码该二维码，若正确提取出水印信息则输出水印信息，若无法解码信息则提取出的水印信息错误，转向步骤B继续以遍历的方式计算下一个256*256分块。

本发明方法根据瓦片遥感数据的特征，提出的基于QR码的瓦片遥感数据版权保护算法，能够有效地抵抗JPEG压缩攻击、拼接攻击以及复合攻击，算法鲁棒性较强；结合QR码容量大的特性，提高了水印载体容量，另外，QR码的纠错编码从水印信息的角度提高了算法的鲁棒性；该算法嵌入水印效率较高，且实现了水印的不可见性，适于实际应用。本发明方法可有效抵抗压缩和拼接攻击，从而有效保护压缩、拼接后的瓦片遥感数据的版权。由于采用了二维码水印提高纠错性能，一定程度上提高了算法的鲁棒性，在检测水印时无需原始图像，实现了盲检测。本发明可为瓦片遥感数据版权保护、地理国情监测等方面提供新的技术手段。

附图说明

图1是本发明方法的水印嵌入流程图。

图2是现有技术中的一幅原始瓦片遥感数据。

图3是图2被压缩因子为6的压缩攻击后的影像。

图4是图2被拼接攻击后的影像。

图5是原始的水印信息二维码。

图6是本发明方法的水印检测流程图。

图7是本发明方法实施例测试的遥感影像图。

图8是图6嵌入水印后的效果图。

图9是图7被压缩因子为6的压缩攻击的结果图。

图10是图7被拼接攻击的结果图。

具体实施例

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

实施例:：选择彩色瓦片遥感数据为实验数据，针对数据的读取、预处理、水印信息生成、水印嵌入、含水印数据保存、水印检测、检测结果输出(提取)的整个过程，给出本发明的一个实施例，进一步详细说明本发明。

如图7，本实施例选择单幅256*256的彩色瓦片遥感数据作为实验数据，图像大小为256*256，数据格式为JPEG。

实施例的第一部分，基于QR码的瓦片数据数字水印生成嵌入过程：

步骤一，水印信息生成

步骤1.1：读取一段设定含义的文字信息，本实施例输入的文字信息为：南京师范大学。

步骤1.2：根据二维码生成规则将读取的文字信息转换成版本三的二维码，并进行二维码预处理以压缩嵌入水印信息的数据量，具体预处理内容是：去除二维码空白区、位置探测图形、定位图形和校正图形部分的水印信息，另外，读取水印信息时，每3*3个像素只需读取一个数据即可。

步骤1.3：按照编码方式将二维码转化为二进制的二维数组W₀＝{0,1}，转换得到的数组长度为640位。

步骤二、基于QR码的瓦片数据数字水印嵌入过程：

步骤2.1：利用GDAL以文件夹形式读取瓦片遥感图像数据。

步骤2.2：标识信息嵌入。对瓦片遥感数据进行16*16分块，为了能够抵抗拼接攻击，需要在瓦片数据左上角、左下角、右下角的16*16分块嵌入固定的水印标识信息，以便提高拼接的瓦片遥感数据水印检测的效率，嵌入规则为：左上角、左下角、右下角的16*16分块的直流分量嵌入水印信号“1”，以及比较中频系数[2,3]和[4,2]的大小，保证每个16*16分块的DCT中频系数中[2,3]大于[4,2]。

步骤2.3：对其余各16*16分块进行DCT得到该块的低频值D_ij，计算量化值λ_ij＝round(D_ij/ξ)其中，round运算为舍入取整操作，ξ为量化步长。

步骤2.4:水印嵌入，利用水印信息调制当前嵌入块的低频值。公式如下：

步骤2.5：利用调制后的低频值进行DCT逆变换，所有8*8块逆变换完成后，得到含水印的瓦片遥感数据。

实施例的第二部分，基于QR码的瓦片数据数字水印的提取过程：

步骤A：利用GDAL以文件夹形式读取瓦片遥感图像。

步骤B：标识信息提取。选择第一个256*256分块，判断左上角、左下角、右下角提出 的水印标识信息是否有误，即每个块的直流分量提取出的水印信息是否为“1”，及每个块中频系数[2,3]是否大于[4,2]，如果是则进入步骤三，如不是则以遍历的方式计算下一个256*256分块；

步骤C：计算该256*256分块中各16*16分块的DCT变换后的低频值D'_ij；

步骤D：水印提取，计算量化值λ_ij＝floor(D_ij/ξ)。其中，floor为取整操作。

步骤E：处理完所有16*16分块，利用ThoughtWork.QRCode.dll处理得到的0-1数据生成二维码，解码该二维码，若正确提取出水印信息则输出水印信息，若无法解码信息则提取出的水印信息错误，转向步骤二继续以遍历的方式计算下一个256*256分块。

实施例的第三部分，测试与分析

本发明所提出的方法是专门针对瓦片遥感数据的水印方法，采用该方法可以开发并实现基于数字水印技术的瓦片遥感数据版权保护系统。

(1)格式转换攻击

瓦片遥感数据常用格式是.jpg及.png格式，将保存的.jpg含水印影像转换为.png格式的数据，数据的容量大小、头文件都会发生改变，但是并未改变影像的像元值，因而可以有效提取出水印信息；将保存的.png含水印影像转换为.jpg格式的过程存在一定程度的有损压缩，但该算法的抗压缩攻击能力仍能使其有效提取出水印信息。实验结果表明，该方法可以有效抵抗格式转换攻击，且提取率都为100％。

(2)压缩攻击

JPEG压缩可以有效缩小图幅所占的物理空间，是目前瓦片遥感数据最常使用的一种数据格式，因而能够有效抵抗JPEG压缩攻击是好的瓦片遥感数据水印算法的表现。对含水印载体图像进行不同压缩质量因子的JPEG压缩攻击实验，对待测图像进行压缩因子为7以上的JPEG压缩，二维码水印基本上可以无损提出，而在压缩因子为6的JPEG压缩，提取出的二维码水印虽然存在误码，但由于二维码本身具备一定的纠错能力故而仍然可以扫描识读出正确结果。压缩因子小于5的情况下，图像的质量在主观视觉上已经出现了较模糊的现象，无法满足实际应用需求。因此本发明在有效满足瓦片遥感数据应用的前提下，具有好的抗压缩性。

(3)拼接攻击

在实际应用中需要将多幅瓦片遥感数据拼接起来，形成一幅或一系列覆盖全研究区的影像，这给水印提取算法带来了新的困难。采用本方法测试不同拼接图幅大小、不同覆盖区域的瓦片遥感数据均能正确扫描识别出水印信息，且拼接攻击提取的水印接近无损，表明该算法可以有效抵抗瓦片遥感数据的拼接攻击。

(4)复合攻击

在一般实际使用过程中瓦片遥感数据以JPG格式存储，也就是说拼接攻击的同时伴随压缩攻击，故复合攻击实验更能证明本发明的有效性，如图9是一幅四张瓦片拼接而成的拼接图像，只有右下角瓦片含有水印信息。实验证明，JPEG压缩因子为6、7时，拼接的瓦片遥感数据提取出的QR码仍能扫描识读，表明该算法可用于实际应用中。另外，与普通二值水印图像计算相关系数以验证是否提取出有效水印的方法不同，在压缩因子较高的情况下，提取出的二维码水印虽然存在误码率，但二维码的纠错性能使扫描识读得到的版权信息不会发生变化。