CN102129660A - 一种基于栅格地图特征的小波域零水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于栅格地图特征的小波域零水印方法。现有的水印的嵌入过程复杂化，消耗计算时间太长，不利于实际应用。本发明包括水印信息嵌入和水印信息检测。水印信息嵌入是指提取原始栅格地图的零水印信息，保存入库。水印信息检测是指将待检测栅格地图中提取的零水印信息与水印信息库中的水印信息操作得到最后水印信息。本发明具有较好的隐蔽性，可以克服可逆数字水印中存在的安全漏洞。

Description

一种基于栅格地图特征的小波域零水印方法

技术领域

本发明属于多媒体信息安全技术领域，特别是针对栅格数字地图数据，提出一种基于栅格数字地图特征的零水印方法。

背景技术

目前已经提出了许多数字水印方法，这些方法一般可以分为两类：频域水印法和空域水印法。这些嵌入数字水印的方法都对数据的空域信息或其频域信息做了一定的修改来嵌入水印信息，为了不让人眼发觉人为修改的痕迹，很多方法采用了基于HVS(人类视觉系统)的视觉掩膜。用加视觉掩膜的方法在一定程度上解决了水印可感知性和鲁棒性之间的矛盾。但是加视觉掩膜使得水印的嵌入过程复杂化，消耗计算时间太长，不利于实际应用，而且如果别有用心者了解加视觉掩膜的方法，不能排除有能力的人用方法篡改含有水印信息的地图，同样使人眼难以发觉的细小的改动，从而导致水印信息检测失败。因此，这就使得数字水印的安全性受到了限制。所以最好的办法是运用零水印来解决。所谓的零水印就是不对原始图像或数据进行修改的一种新的数字水印技术。它是利用图像或者数据的重要特征来构造水印信息，而不是来修改这些特征。所以零水印技术很好地解决了不可见数字水印的可感知性和鲁棒性之间的矛盾。特别是针对栅格地图的数据要求，由于栅格的地理空间数据越来越被社会运用,它是描述关于人类赖以生存的地球的重要信息,是国家基础性、公益性设施,是国家基础设施建设和地球科学研究的支撑性成果,是国家经济、国防建设中不可缺少的资源,对社会持续发展起着重要作用，因此零水印的应用会对于栅格地图数据的版权保护起到至关重要的作用。因此零水印非常适用于栅格地图的安全保护，即不修改原始地图的内容要能满足版权的保护。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于二维栅格数字地图特征的零水印方法。

本发明方法包括水印信息嵌入和水印信息检测。

水印信息嵌入：

所述的水印信息嵌入是指提取原始栅格地图的零水印信息，保存入库，具体包括以下步骤：

步骤(1)调制水印信息，二值水印图结合密钥和运用Arnold变换把水印信息置乱，得到二进制比特流w，具体是：设定水印图像为N×N的二值图，则水印信息长度为l=N×N，采用离散化的Arnold 变换并结合密钥得到最终水印信息比特流w=(w₁，w₂，...，w_i，...，w_l)，其中w_i∈{0,1},0≤i<l；同时生成两个长度为l的二进制比特流x=(x₁，x₂，...，x_i，...，x_l)和y=(y₁，y₂，...，y_i，...，y_l)，用来保存特征数据，其中x_i=y_i=0,0≤i<l；

步骤(2)对栅格地图数据进行分块处理：根据水印信息的长度l，把栅格地图数据分成l块，且每块大小为M×M方形小块；然后进行以下步骤：

步骤a、对每个M×M的小块数据进行二维sym2小波分解（sym2为Symlets小波系中的一种），分解级数为2；

步骤b、对第i块小波系数中的LL2_i和HH2_i系数（LL2_i代表第2级小波分解中的逼近系数，HH2_i代表第2级小波分解中的对角线细节系数）分别进行统计：取LL2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把LL2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₁，再取HH2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把HH2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₂；

步骤c、分别对向量V₁和V₂的元素进行从大到小的排序，记为V₁ ^’和V₂ ^’，获得V₁ ^’排在向量前面的两个元素A₁ ^’、B₁ ^’，以及他们在向量V₁中的位置H_A1、H_B1，获得V₂ ^’排在向量前面的两个元素A₂ ^’、B₂ ^’，以及他们在向量V₂中的位置H_A2、H_B2,然后做如下处理：

如果abs(H_A1-H_B1)>T，则令x_i=1；

如果abs(H_A1-H_B1)                                               

T，则令x_i=0；

如果abs(H_A2-H_B2)>T，则令y_i=1；

如果abs(H_A2-H_B2)T，则令y_i=0；

其中，abs()代表取绝对值，T代表阈值。

步骤(3)生成零水印信息：把置乱后的水印信息二进制比特流w和x进行异或操作得到零水印信息I₁，二进制比特流w和y进行异或操作得到零水印信息I₂；

步骤(4)保存零水印信息：把生成的零水印信息I₁和I₂保存到水印信息库中，以备检测时需要。

水印信息检测：

所述的水印信息检测是指将待检测栅格地图中提取的零水印信息与水印信息库中的水印信息操作得到最后水印信息，具体步骤如下：

步骤(1)根据待检测栅格地图数据，取出水印信息库中的水印信息I₁和I₂，并生成两个长度为l的二进制比特流α=(α₁，α₂，...，α_i，...，α_l)和β=(β₁，β₂，...，β_i，...，β_l)，用来保存特征数据，其中α_i=β_i=0,0≤i<l；；

步骤(2)对待检测栅格地图数据进行分块处理：根据水印信息的长度，把栅格地图数据分成每块大小为M×M的小块；然后进行一下步骤：

步骤a、对每个M×M的小块数据进行二维sym2小波分解（sym2为Symlets小波系中的一种），分解级数为2；

步骤b、对第i块小波系数中的LL2_i和HH2_i系数（LL2_i代表第2级小波分解中的逼近系数，HH2_i代表第2级小波分解中的对角线细节系数）分别进行统计：取LL2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把LL2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₃，再取HH2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把HH2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₄；

步骤c、分别对向量V₃和V₄的元素进行从大到小的排序，记为V₃ ^’和V₄ ^’，获得V₃ ^’排在向量前面的两个元素C₃ ^’、D₃ ^’，以及他们在向量V₃中的位置H_C3、H_D3，获得V₄ ^’排在向量前面的两个元素C₄ ^’、D₄ ^’，以及他们在向量V₄中的位置H_C4、H_D4,然后做如下处理：

如果abs(H_C3-H_D3)>T，则令α_i=1；

如果abs(H_C3-H_D3)

T，则令α_i=0；

如果abs(H_C4-H_D4)>T，则令β_i=1；

如果abs(H_C4-H_D4)T，则令β_i=0；

其中，abs()代表取绝对值，T代表阈值。

步骤(3)得到检测信息：把α和I₁进行异或操作，得到w₁ ^’，把β和I₂进行异或操作，得到w₂ ^’；

步骤(4)反置乱水印信息：把二进制比特流w₁ ^’、w₂ ^’结合密钥进行Arnold反变换提取出最终的水印图像I₁ ^’和I₂ ^’。

本发明的有益效果为：

该方法不需要对原始栅格地图数据做任何修改，根据栅格地图数据图像块颜色差别比较明显的特征，对栅格地图数据做小波变换，并在小波域系数上提取零水印信息。该水印方法，一方面避免把水印作为冗余信息嵌入在地图数据中引起数据改变的缺点，具有较好的隐蔽性，可以很好地解决数字水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾，也可以克服可逆数字水印中存在的安全漏洞，是一种天然的盲水印系统，有很大的实用价值；另一方面能够抵抗多种常见的攻击，比如：缩放、平移、旋转、裁剪，具有较强的抵抗力和稳健性。

具体实施方式

本发明方法包括水印信息嵌入和水印信息检测。

水印信息嵌入：

所述的水印信息嵌入是指提取原始矢量地图的零水印信息，保存入库，具体包括以下步骤:

步骤(1)调制水印信息，二值水印图结合密钥和运用Arnold变换把水印信息置乱，得到二进制比特流w，具体是：设定水印图像为N×N的二值图，则水印信息长度为l=N×N，采用离散化的Arnold 变换并结合密钥得到最终水印信息比特流w=(w₁，w₂，...，w_i，...，w_l)，其中w_i∈{0,1},0≤i<l；同时生成两个长度为l的二进制比特流x=(x₁，x₂，...，x_i，...，x_l)和y=(y₁，y₂，...，y_i，...，y_l)，用来保存特征数据，其中x_i = y_i =0,0≤i<l；

步骤(2)对栅格地图数据进行分块处理：根据水印信息的长度l，把栅格地图数据分成l块，且每块大小为M×M方形小块；然后进行以下步骤：

步骤a、对每个M×M的小块数据进行二维sym2小波分解（sym2为Symlets小波系中的一种），分解级数为2；

步骤b、对第i块小波系数中的LL2_i和HH2_i系数（LL2_i代表第2级小波分解中的逼近系数，HH2_i代表第2级小波分解中的对角线细节系数）分别进行统计：将LL2_i和HH2_i中的元素分别分到10个等间隔范围内(取最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间)，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，分别记为V₁和V₂；

步骤c、分别对向量V₁和V₂的元素进行从大到小的排序，记为V₁ ^’和V₂ ^’，分别获得排在向量前面的两个元素A₁ ^’、B₁ ^’和A₂ ^’、B₂ ^’，以及他们在向量V₁和V₂中的位置H_A1、H_B1和H_A2、H_B2,然后做如下处理：

如果abs(H_A1-H_B1)>T，则令x_i=1；

如果abs(H_A1-H_B1)

T，则令x_i=0；

如果abs(H_A2-H_B2)>T，则令y_i=1；

如果abs(H_A2-H_B2)

T，则令y_i=0；

其中，abs()代表取绝对值，T代表阈值，对T取不同值，经不断实验，表明阈值T=2时效果最好。

步骤(3)生成零水印信息：把置乱后的水印信息二进制比特流w和x进行异或操作得到零水印信息I₁，二进制比特流w和y进行异或操作得到零水印信息I₂；

步骤(4)保存零水印信息：把生成的零水印信息I₁和I₂保存到水印信息库中，以备检测时需要。

水印信息检测：

所述的水印信息检测是指将待检测矢量地图中提取的零水印信息与水印信息库中的水印信息操作得到最后水印信息，具体步骤如下：

步骤(1)根据待检测栅格地图数据，取出水印信息库中的水印信息I₁和I₂，并生成两个长度为l的二进制比特流αβ=(α₁，α₂，...，α_i，...，α_l)和β=(β₁，β₂，...，β_i，...，β_l)，用来保存特征数据，其中α_i = β_i =0,0≤i<l；；

步骤(2)对待检测栅格地图数据进行分块处理：根据水印信息的长度，把栅格地图数据分成每块大小为M×M的小块；然后进行以下步骤：

步骤a、对每个M×M的小块数据进行二维sym2小波分解（sym2为Symlets小波系中的一种），分解级数为2；

步骤b、对第i块小波系数中的LL2_i和HH2_i系数（LL2_i代表第2级小波分解中的逼近系数，HH2_i代表第2级小波分解中的对角线细节系数）分别进行统计：将LL2_i和HH2_i中的元素分别分到10个等间隔范围内(取最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间)，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，分别记为V₃和V₄；

步骤c、分别对向量V₃和V₄的元素进行从大到小的排序，记为V₃ ^’和V₄ ^’，分别并获得排在前面的两个元素C₃ ^’、D₃ ^’和C₄ ^’、D₄ ^’，以及他们在向量V₃和V₄中的位置H_C3、H_D3和H_C4、H_D4,然后做如下处理：

如果abs(H_C3-H_D3)>T，则令α_i=1；

如果abs(H_C3-H_D3)

T，则令α_i=0；

如果abs(H_C4-H_D4)>T，则令β_i=1；

如果abs(H_C4-H_D4)

T，则令β_i=0；

其中，abs()代表取绝对值，T代表阈值。

步骤(3)得到检测信息：把α和I₁进行异或操作，得到w₁ ^’，把β和I₂进行异或操作，得到w₂ ^’；

步骤(4)反置乱水印信息：把二进制比特流w₁ ^’、w₂ ^’结合密钥进行Arnold反变换提取出最终的水印图像。对于现在的某些针对零水印的攻击中，有可能是破坏LL2_i系数中特征，也有可能是破坏HH2_i系数中的特征，最后检测结果两张水印图像中只要有一张水印图像能够识别，即可说明零水印是存在的。

Claims (1)

1.一种基于栅格地图特征的小波域零水印方法，其特征在于该方法包括水印信息嵌入和水印信息检测；

所述的水印信息嵌入是指提取原始栅格地图的零水印信息，保存入库，具体包括以下步骤：

步骤(1)调制水印信息，二值水印图结合密钥和运用Arnold变换把水印信息置乱，得到二进制比特流w，具体是：设定水印图像为N×N的二值图，则水印信息长度为l=N×N，采用离散化的Arnold 变换并结合密钥得到最终水印信息比特流w=(w₁，w₂，...，w_i，...，w_l)，其中w_i∈{0,1},0≤i<l；同时生成两个长度为l的二进制比特流x=(x₁，x₂，...，x_i，...，x_l)和y=(y₁，y₂，...，y_i，...，y_l)，用来保存特征数据，其中x_i=y_i=0,0≤i<l；

步骤(2)对栅格地图数据进行分块处理：根据水印信息的长度l，把栅格地图数据分成l块，且每块大小为M×M方形小块；然后进行以下步骤：

步骤a、对每个M×M的小块数据进行二维sym2小波分解，分解级数为2；

步骤b、对第i块小波系数中的LL2_i和HH2_i系数分别进行统计：取LL2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把LL2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₁，再取HH2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把HH2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₂；

步骤c、分别对向量V₁和V₂的元素进行从大到小的排序，记为V₁ ^’和V₂ ^’，获得V₁ ^’排在向量前面的两个元素A₁ ^’、B₁ ^’，以及他们在向量V₁中的位置H_A1、H_B1，获得V₂ ^’排在向量前面的两个元素A₂ ^’、B₂ ^’，以及他们在向量V₂中的位置H_A2、H_B2,然后做如下处理：

如果abs(H_A1-H_B1)>T，则令x_i=1；

如果abs(H_A1-H_B1)                                               

T，则令x_i=0；

如果abs(H_A2-H_B2)>T，则令y_i=1；

如果abs(H_A2-H_B2)T，则令y_i=0；

其中，abs()代表取绝对值，T代表阈值；

步骤(3)生成零水印信息：把置乱后的水印信息二进制比特流w和x进行异或操作得到零水印信息I₁，二进制比特流w和y进行异或操作得到零水印信息I₂；

步骤(4)保存零水印信息：把生成的零水印信息I₁和I₂保存到水印信息库中，以备检测时需要；

所述的水印信息检测是指将待检测栅格地图中提取的零水印信息与水印信息库中的水印信息操作得到最后水印信息，具体步骤如下：

步骤(5)根据待检测栅格地图数据，取出水印信息库中的水印信息I₁和I₂，并生成两个长度为l的二进制比特流α=(α₁，α₂，...，α_i，...，α_l)和β=(β₁，β₂，...，β_i，...，β_l)，用来保存特征数据，其中α_i=β_i=0,0≤i<l；；

步骤(6)对待检测栅格地图数据进行分块处理：根据水印信息的长度，把栅格地图数据分成每块大小为M×M的小块；然后进行以下步骤： 

步骤d、对每个M×M的小块数据进行二维sym2小波分解，分解级数为2；

步骤e、对第i块小波系数中的LL2_i和HH2_i系数分别进行统计：取LL2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把LL2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₃，再取HH2_i中的最小值与最大值，均分成十个等间隔的区间，把HH2_i中的元素分到此十个区间之内，并返回每个范围内元素的个数作为一个一维向量，记为V₄；

步骤f、分别对向量V₃和V₄的元素进行从大到小的排序，记为V₃ ^’和V₄ ^’，获得V₃ ^’排在向量前面的两个元素C₃ ^’、D₃ ^’，以及他们在向量V₃中的位置H_C3、H_D3，获得V₄ ^’排在向量前面的两个元素C₄ ^’、D₄ ^’，以及他们在向量V₄中的位置H_C4、H_D4,然后做如下处理：

如果abs(H_C3-H_D3)>T，则令α_i=1；

如果abs(H_C3-H_D3)

T，则令α_i=0；

如果abs(H_C4-H_D4)>T，则令β_i=1；

如果abs(H_C4-H_D4)

T，则令β_i=0；

步骤(7)得到检测信息：把α和I₁进行异或操作，得到w₁ ^’，把β和I₂进行异或操作，得到w₂ ^’；

步骤(8)反置乱水印信息：把二进制比特流w₁ ^’、w₂ ^’结合密钥进行Arnold反变换提取出最终的水印图像I₁ ^’和I₂ ^’。