范承嘯，符浩軍

（1.西安測(cè)繪總站，陜西 西安 710054）

一種精度可控的柵格地理數(shù)據(jù)數(shù)字水印算法

范承嘯1，符浩軍1

（1.西安測(cè)繪總站，陜西 西安 710054）

提出了一種柵格地理數(shù)據(jù)盲水印算法。首先，針對(duì)已有水印算法的不足，引入數(shù)學(xué)映射思想，構(gòu)建從水印信息位定位水印嵌入位置的同步函數(shù)；然后，對(duì)柵格地理數(shù)據(jù)進(jìn)行奇數(shù)分塊，選取其對(duì)應(yīng)的最大圓形區(qū)域內(nèi)屬性值，利用整數(shù)小波變換工具，基于同步函數(shù)，將水印信息以量化的方式嵌入經(jīng)整數(shù)小波變換后的低頻分量中，在水印嵌入過(guò)程中，充分考慮到柵格地理數(shù)據(jù)特性，對(duì)水印嵌入所引起的數(shù)據(jù)誤差加以控制；最后，對(duì)水印算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果表明，所提出的算法能有效保證柵格地理數(shù)據(jù)的可視化質(zhì)量以及數(shù)據(jù)精度需求，同時(shí)算法具有較好的魯棒性。

柵格地理數(shù)據(jù)；盲水??；整數(shù)小波變換；同步函數(shù)；魯棒性

數(shù)字水印技術(shù)是一種新興的數(shù)據(jù)安全保護(hù)技術(shù)[1,2]。在柵格地理數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用得到了眾多學(xué)者的關(guān)注，并取得了一些成果[3-7]，但缺乏對(duì)柵格地理數(shù)據(jù)自身特性的分析。柵格地理數(shù)據(jù)所特有的量測(cè)特征、精度特征和空間分析特征導(dǎo)致了柵格地理數(shù)據(jù)中可嵌入的水印信號(hào)相比于一般自然圖像更弱。因此，在設(shè)計(jì)柵格地理數(shù)據(jù)水印算法時(shí)，既要考慮算法的魯棒性，又要使水印信息的嵌入對(duì)數(shù)據(jù)造成的改變盡量小，以滿足數(shù)據(jù)應(yīng)用需求[8]。

本文基于柵格地理數(shù)據(jù)特點(diǎn)，結(jié)合人類視覺(jué)系統(tǒng)，以整數(shù)小波變換為工具，對(duì)柵格地理數(shù)據(jù)版權(quán)保護(hù)進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了一種柵格地理數(shù)據(jù)盲水印算法。在算法設(shè)計(jì)過(guò)程中，考慮了算法魯棒性和數(shù)據(jù)精度的矛盾關(guān)系，使兩者達(dá)到一個(gè)較好的和諧統(tǒng)一。

1 柵格地理數(shù)據(jù)水印嵌入算法

1.1 水印信息嵌入

水印信息嵌入算法的基本思想是：通過(guò)奇數(shù)分塊區(qū)域內(nèi)像素所對(duì)應(yīng)的低頻分量之間的關(guān)系構(gòu)建同步函數(shù)，再利用同步函數(shù)來(lái)定位水印信息位，然后以量化的方式將水印信息嵌入低頻分量系數(shù)中。

設(shè)水印信息的長(zhǎng)度為N，任意待嵌入水印信息的塊區(qū)域B（i，j）所對(duì)應(yīng)的最大圓形區(qū)域?yàn)镽（i，j）。首先獲取R（i，j）內(nèi)所有像素屬性，其對(duì)應(yīng)的整數(shù)小波變換低頻分量區(qū)域?yàn)镈（i，j）；然后設(shè)D（i，j）中心所對(duì)應(yīng)的低頻分量系數(shù)為x（i，j），其他低頻分量系數(shù)取其平均值為y（i，j），按照映射思想建立同步函數(shù)f（x（i，j），y（i，j）），使得（x（i，j），y（i，j））能均勻分布于[0，N-1]上，即 0 ≤ f（x（i，j），y（i，j））≤ N-1 ；再按照同步函數(shù)找到分塊區(qū)域B（i，j）所對(duì)應(yīng)的水印信息位；最后基于柵格地理數(shù)據(jù)水印嵌入特性，通過(guò)量化塊區(qū)域低頻分量的方式進(jìn)行水印信息的嵌入。

1.2 水印誤差控制

由于柵格地理空間數(shù)據(jù)具有精度特性，因此在水印信息嵌入過(guò)程中，需對(duì)水印信息嵌入所引起的數(shù)據(jù)誤差和誤差數(shù)據(jù)點(diǎn)總量進(jìn)行控制，以保證含水印柵格地理數(shù)據(jù)的可用性?；诖耍⑺≌`差控制機(jī)制，主要由3方面組成：

1）在水印信息嵌入數(shù)據(jù)過(guò)程中對(duì)水印嵌入強(qiáng)度進(jìn)行控制，這個(gè)可根據(jù)柵格地理數(shù)據(jù)精度要求，計(jì)算出柵格地理數(shù)據(jù)所能承受的最大誤差變化，水印嵌入強(qiáng)度則在所計(jì)算的最大誤差變化范圍之內(nèi)，可根據(jù)算法設(shè)計(jì)需求作細(xì)微調(diào)整[8]。

2）在水印信息嵌入過(guò)程中，對(duì)直接參與水印信息嵌入的變換域系數(shù)個(gè)數(shù)進(jìn)行控制，在保證水印信息成功嵌入的同時(shí)，相對(duì)減少參與水印信息嵌入的變換域系數(shù)，可使得對(duì)應(yīng)的空間域柵格數(shù)據(jù)點(diǎn)變化數(shù)量相對(duì)較少[8]。

3）在水印信息嵌入完成后，將含水印分塊數(shù)據(jù)寫回對(duì)應(yīng)位置時(shí)，對(duì)于變化過(guò)大的柵格數(shù)據(jù)點(diǎn)可采用相關(guān)數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)拉回等）以修正數(shù)據(jù)，使得含水印數(shù)據(jù)誤差滿足柵格地理數(shù)據(jù)精度要求，從而保證水印信息嵌入的有效性[8]。

2 柵格地理數(shù)據(jù)水印檢測(cè)算法

水印信息檢測(cè)有2個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：尋找水印信息位所對(duì)應(yīng)的柵格地理數(shù)據(jù)分塊區(qū)域和獲取相應(yīng)水印信息位所對(duì)應(yīng)的信息。水印檢測(cè)的關(guān)鍵步驟如下：

1）對(duì)柵格地理數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，分塊大小仍為水印嵌入時(shí)所劃分的尺寸M。在分塊過(guò)程中，初始分塊左上角在（0，M]內(nèi)進(jìn)行水平、垂直方向的循環(huán)遍歷推進(jìn)，通過(guò)這樣的搜尋策略，就能還原出正確的分塊區(qū)域。

2）在每次循環(huán)遍歷中，統(tǒng)計(jì)每個(gè)分塊區(qū)域所對(duì)應(yīng)的最大圓形區(qū)域的像素特征，對(duì)其進(jìn)行小波變換處理，并獲取其低頻分量區(qū)域；再按照水印嵌入時(shí)所構(gòu)建的同步函數(shù)和量化規(guī)則，進(jìn)行水印信息位的定位和提取，這個(gè)過(guò)程實(shí)際是水印嵌入的逆過(guò)程。

3）由于所采用的同步函數(shù)是多對(duì)一的關(guān)系，因此需依據(jù)最大隸屬度原則對(duì)提取的水印信息W進(jìn)行處理，以獲取水印信息W'={w'1,w2',…,w'N}。

4）將每次提取出的水印信息W'與原始水印信息進(jìn)行相關(guān)檢測(cè)。在此過(guò)程中，以最大的相關(guān)系數(shù)所對(duì)應(yīng)的水印信息為所提取的水印信息，然后與水印閾值相比較，從而判斷待檢測(cè)柵格地理數(shù)據(jù)中有無(wú)水印信息。

以上步驟能更有效地保證水印算法的魯棒性，提高水印信息檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文所提出的水印嵌入和檢測(cè)算法性能，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)及分析。測(cè)試中所采用的柵格地理數(shù)據(jù)為1 088×816大小的柵格地圖。

按照本文方法采用7×7分塊方式嵌入水印信息，得到含水印信息的柵格地圖，對(duì)其進(jìn)行水印信息檢測(cè)，結(jié)果為NC=1。

3.1 可視化分析

從主觀上，憑視覺(jué)比較原柵格地圖和含水印柵格地圖，發(fā)現(xiàn)嵌入水印前后的柵格地圖沒(méi)有差別，人眼無(wú)法感知水印信息的存在；從客觀上，計(jì)算含水印柵格地圖和原柵格地圖的峰值信噪比以分析水印的嵌入是否影響柵格地圖數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過(guò)計(jì)算可知，PSNR=52.352 4，由此可知，含水印柵格地圖和原柵格地圖沒(méi)有明顯的質(zhì)量差別。因此，本文提出的水印算法具有較好的隱蔽特性，水印信息嵌入后具有好的不可感知性。

3.2 魯棒性分析

為客觀評(píng)定本文所提出算法的魯棒性，采用7×7分塊的方式對(duì)算法進(jìn)行了魯棒性測(cè)試。測(cè)試內(nèi)容包括常規(guī)攻擊和幾何攻擊。常規(guī)攻擊是對(duì)含水印柵格地理數(shù)據(jù)進(jìn)行各種常見(jiàn)的處理，如原圖剪切、加噪、壓縮、銳化等處理；幾何攻擊是對(duì)含水印柵格地理數(shù)據(jù)進(jìn)行各種幾何變換處理，如任意裁剪、旋轉(zhuǎn)、扭曲、放縮、平移等。表1給出了各種水印攻擊后相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

表1 各種攻擊實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)結(jié)果表

從表1可知，采用7×7分塊的方式，本文水印算法對(duì)各種常規(guī)攻擊都有較好的抵抗能力；對(duì)于幾何裁剪、平移、放縮等水印攻擊，算法體現(xiàn)了良好的魯棒性；對(duì)于旋轉(zhuǎn)扭曲攻擊，算法抵抗能力較好；但對(duì)于幾何旋轉(zhuǎn)攻擊，小幅度和90°的旋轉(zhuǎn)處理能檢測(cè)出數(shù)據(jù)中所含的水印信息，而其他大幅度的旋轉(zhuǎn)操作水印檢測(cè)效果并不理想，這主要是由于大幅度旋轉(zhuǎn)操作會(huì)導(dǎo)致柵格地理數(shù)據(jù)變化較大，同時(shí)所構(gòu)建的同步函數(shù)對(duì)于大幅度旋轉(zhuǎn)操作也不夠穩(wěn)定，從而導(dǎo)致檢測(cè)不到水印信息。

另一方面，將本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[9]中的魯棒性測(cè)試結(jié)果對(duì)比，可知本文所提出算法的魯棒性要優(yōu)于它們提出的水印算法，尤其在抗幾何攻擊方面優(yōu)勢(shì)較明顯。

3.3 誤差分析

柵格地理數(shù)據(jù)與自然圖像最大的區(qū)別之一就是數(shù)據(jù)精度，因此，在水印嵌入算法的設(shè)計(jì)中，既要保證水印算法的魯棒性，又要控制水印嵌入過(guò)程中數(shù)據(jù)的變化率和變化幅度，以保證地理數(shù)據(jù)的精度。通過(guò)比較含水印柵格地理數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的變化，給出水印嵌入前后數(shù)據(jù)的誤差比較，如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)誤差統(tǒng)計(jì)表

從表2可知，采用本文所提出的算法進(jìn)行水印信息的嵌入，對(duì)原柵格地理數(shù)據(jù)的修改量較小，較好地保持了柵格地理數(shù)據(jù)精度，可滿足數(shù)據(jù)后續(xù)應(yīng)用的要求。

同樣地，將本文誤差分析結(jié)果與文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[9]中的誤差分析結(jié)果對(duì)比，本文水印算法無(wú)論是在數(shù)據(jù)變化總量或在數(shù)據(jù)變化大小等方面都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[9]所提出的水印算法。這主要是因?yàn)樵谒⌒畔⑶度脒^(guò)程中加入了一系列的水印誤差控制機(jī)制，因此較好地保持了柵格地理數(shù)據(jù)的精度和應(yīng)用特性。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文將數(shù)學(xué)映射思想引入到水印算法的設(shè)計(jì)中，通過(guò)構(gòu)建同步函數(shù)，建立從水印信息位定位水印嵌入位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系，再基于整數(shù)小波變換特性，實(shí)現(xiàn)了小波域柵格地理數(shù)據(jù)水印算法。在算法的設(shè)計(jì)過(guò)程中，充分考慮了柵格地理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)水印信息嵌入強(qiáng)度加以控制，并對(duì)變化幅度較大的含水印數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)拉回操作來(lái)控制水印誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法能有效保證柵格地理數(shù)據(jù)的可視化質(zhì)量以及數(shù)據(jù)精度，同時(shí)算法能較好地抵抗柵格地理數(shù)據(jù)中常見(jiàn)的常規(guī)攻擊和絕大部分的幾何攻擊，具有較好的魯棒性。但算法不能抵抗較強(qiáng)幅度的旋轉(zhuǎn)攻擊，這是下一步需要改進(jìn)的地方。

[1] 孫圣和, 陸哲明, 牛夏牧，等. 數(shù)字水印技術(shù)及應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2004

[2] 鐘樺, 張小華, 焦李成. 數(shù)字水印與圖像認(rèn)證——算法及應(yīng)用[M]. 西安: 西安電子科技大學(xué)出版社, 2006

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Precision-controllable Digital Watermarking Algorithm for Raster Geographic Data

byFAN Chengxiao

A blind watermarking algorithm for raster geo-spatial data was proposed in this paper. Firstly, in view of the insufficiency in previous watermarking algorithms the mathematical mapping idea was introduced to build a synchronization function which was able to locate the watermark embedded position by the watermark information byte. Secondly, we divided the raster geo-spatial data into odd blocks multiplied by odd blocks, selected the property value of the maximum corresponding circular area, and then embedded the watermarking information into the low frequency components which had transformed by integer wavelet transformation in quantitative way based on the synchronous function. In the watermark embedding process, the data error caused by the watermark embedding was controlled for giving full consideration to the raster geospatial data characteristics. Finally,experiments on the proposed watermarking algorithm were performed.The results show that the proposed algorithm is robust and can effectively guarantee the visualization quality and the data accuracy requirement of raster geo-spatial data.

raster geographic data,blind watermarking,integer wavelet transform,synchronous function,robustness

P237.3

B

1672-4623（2014）02-0018-03

10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02.008

2013-05-30。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41071245）。

范承嘯，碩士，高級(jí)工程師，主要從事地理信息數(shù)據(jù)處理與GIS應(yīng)用開(kāi)發(fā)。