CN106373078B - 一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法。本发明采用分块DCT变换，分块大小为与JPEG数字媒体压缩编码兼容的8×8，以抵抗瓦片遥感影像常见的数据压缩处理。定位机制的设计以数字水印技术为核心，选择含水印瓦片遥感影像经过分块DCT变换后生成的系数矩阵中左上角、左下角和右下角3个8×8分块作为定位块，在定位块内嵌入稳定、可辨识的定位信息。在水印检测时，通过搜索定位块精确定位含水印瓦片遥感影像的位置。本发明通过与QR码位置探测图形具有类似功能的定位块标定含水印瓦片遥感影像，嵌入定位块中的定位信息在经历JPEG压缩攻击、拼接处理和区域裁剪处理后仍可被准确地检测与识别，且不影响瓦片遥感影像的可用性，定位过程高效、可靠。

Description

一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法

技术领域

本发明属于地理空间数据信息安全保护领域，具体涉及一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法，旨在解决含水印瓦片遥感影像的精确定位问题。

背景技术

在瓦片遥感影像的实际应用环境中，拼接处理是一种常见和基本的情况。单幅瓦片能够覆盖的地面范围及其有限，为了生成研究区域(兴趣区域)，通常需要对多幅瓦片遥感影像进行拼接处理。在拼接的过程中，瓦片遥感影像内所含的水印信息并未丢失，但由于原有的影像边界在拼接处理后不复存在，因此需要制定相应的搜索和定位策略，以便在拼接后生成的遥感影像中重新分离出含水印瓦片遥感影像用于水印检测。此外，由于单幅瓦片遥感影像的尺寸仅为256×256，将其进一步裁剪后所能获得的数据基本上没有实用价值，因此针对单幅瓦片遥感影像进行裁剪攻击的意义不大；但恶意攻击者仍有可能对拼接后生成的、覆盖范围较广的遥感影像根据自身兴趣进行区域裁剪，故在设计搜索和定位策略时应当考虑到这一问题，当裁剪后的区域内至少包含一幅完整的含水印瓦片时，能够从不规整的区域中准确定位至该瓦片。

QR码在使用过程中常常面临复杂的检测环境，图像被污损、扫码时的光照条件和扫码设备的角度变化等均要求QR码自身具备精确定位的能力，否则根本无法从复杂的环境背景中分划和识别QR码内部的数据编码区域。为了解决上述问题，在QR码的生成过程中，其左上角、左下角和右上角分别配置了形状相同的3个位置探测图形，用于在扫码时确定QR码的方向和位置。QR码的位置探测图形由黑白间隔的模块构成，且模块宽度比例固定，具有明显的图形识别特征。扫码检测时，首先在环境背景中搜索符合位置探测图形特征的区域，待检测到位置探测图形后，利用3个位置探测图形的分布和间距划定出唯一的矩形区域，该区域即为QR码图像的采样网络，之后再从采样网络中分割出数据编码部分进行解码，以获取QR码中保存的信息。

发明内容

本发明的目的在于，克服现有技术存在的缺陷，提出了一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法，从经历JPEG压缩、拼接和区域裁剪处理后的影像中快速定位含水印瓦片遥感影像，为准确检测瓦片遥感影像中所含水印信息奠定基础。

本发明提出的含水印瓦片遥感影像的定位方法所依据的基本思路是：模拟QR码利用位置探测图形划定采样网络的过程，为了达到定位含水印瓦片的目的，通过在定位块内指定的DCT系数中嵌入定位信息的方式，使3个定位块具有类似于QR码位置探测图形的可识别特征。QR码的位置探测图形表现为黑白交替的模块，而在图像处理领域，黑色和白色可以分别用逻辑值“0”和“1”表示，因此，使用“0/1”交替的、长度固定为10bit的二值序列作为模拟QR码位置探测图形的定位信息。

在嵌入定位信息时，DCT系数的选择至关重要。由于DCT低频系数拥有相对较高的振幅和稳健性，有足够的视觉冗余量用于嵌入相当于弱信号的定位信息，因此选择分块DCT系数经由ZigZag排序后的10个低频系数嵌入定位信息。为了保证影像质量，通常的影像处理操作一般不涉及包含较多影像信号能量的DCT低频系数，在低频系数中嵌入定位信息能够有效地抵抗数据压缩、拼接和区域裁剪等攻击。

为了实现上述发明目的，本发明所提出的一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法，其处理步骤如下：

步骤一、定嵌入位信息

步骤1.1：对载体瓦片遥感影像进行8×8分块的DCT变换，得到变换后的分块DCT系数矩阵Dct(i)，i∈[1,1024]，i表示各个分块在系数矩阵中的线性索引。

步骤1.2：从Dct(i)中，提取位于左上角、左下角和右上角的3个8×8分块，依次标记为Dct(1)、Dct(32)和Dct(993)；

步骤1.3：生成定位信息Loc，Loc为起始位为“0”且“0”和“1”交替出现的一维二值序列，其长度Length＝10；

步骤1.4：对Dct(1)、Dct(32)和Dct(993)进行ZigZag扫描排序，在排序后的DCT系数中选取序号为2至11的10个低频系数，依次标记为Dct(1)(j)、Dct(32)(j)和Dct(993)(j)，j∈[2,11]；

步骤1.5：采用量化的方式分别在Dct(1)(j)、Dct(32)(j)和Dct(993)(j)中嵌入定位信息Loc(j-1)，量化规则如下：

其中k取1、32或993，Δ为预先设定的量化步长，δ_j为量化值，Floor为朝-∞方向取整函数，Ceil为朝+∞方向取整函数，Mod为取余函数。

若Loc(j-1)＝0，则

若Loc(j-1)＝1，则

步骤1.6：将Dct(k)(j)'与其他未嵌入定位信息的8×8分块重组为DCT系数矩阵Dct(i)'，对Dct(i)'进行IDCT变换，得到包含定位信息的瓦片遥感影像。

步骤二、含水印瓦片遥感影像的搜索与定位

步骤2.1：对于经过拼接处理或区域裁剪后生成的，且内部至少包含一幅完整含水印瓦片遥感影像的区域(该区域的尺寸可以不是256×256的整数倍)，使用8×8大小的滑动窗口对区域进行遍历搜索，设滑动窗口所在位置左上角的像元坐标为(x,y)，窗口内像元像素值经过DCT变换后的到的系数矩阵为W_D。

步骤2.2：提取W_D中经由ZigZag排序后的“2～11”号低频系数，根据以下公式计算定位信息Loc_m(j-1)：

Loc_m(j-1)＝Mod(Floor(W_D(j)/Δ),2)

m＝1，2，3，分别对应3个定位块。

计算Loc_1与Loc的相关系数，计算公式如下：

其中Xor为异或运算，“～”为取反运算，Nc_1∈[0,1]。

步骤2.3：若Nc_1≥0.9，将滑动窗口平移至窗口左上角像元坐标为(x+248,y)的位置，根据步骤2.2计算当前窗口所在位置检测出的定位信息序列Loc_2与Loc的相关系数Nc_2，若Nc_2≥0.9，转步骤2.4，否则转步骤2.1继续进行遍历搜索。

步骤2.4：将滑动窗口再次平移至窗口左上角像元坐标为(x,y+248)的位置，根据步骤二计算当前窗口所在位置检测出的定位信息序列Loc_3与Loc的相关系数Nc_3；若Nc_3≥0.9，表明3个定位块均检测成功，已定位出含水印瓦片遥感影像，此时应停止遍历搜索，转步骤2.5，否则转步骤2.1继续遍历。

步骤2.5：设步骤2.4结束时滑动窗口左上角像元坐标为(x',y')，则定位出的含水印瓦片遥感影像在该区域内的4个顶点坐标分别为(x',y'-248)、(x'+255,y'-248)、(x',y'+7)和(x'+255,y'+7)，根据这4个顶点坐标从该区域中分离出含水印瓦片遥感影像，完成搜索与定位过程。

本发明引入QR码在扫码检测时利用位置探测图形分割采样网络的思想，在含水印瓦片遥感影像中构造具有可识别特征的定位块，通过定位块从经历JPEG压缩、拼接和区域裁剪处理的影像中标定含水印瓦片遥感影像。定位块内基于数字水印技术嵌入相应的定位信息；定位信息的嵌入位置为稳健的DCT分块低频系数，确保了定位结果的可靠性和准确性；DCT分块大小为8×8，兼容JPEG压缩标准，能够保证定位信息不受JPEG压缩攻击的影响；定位信息的嵌入过程采用了量化方式，满足了盲检测的需求。嵌入、搜索和定位流程高效可靠，能够很好地满足实际应用需求。

附图说明

图1是本发明一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法流程示意图。

图2是QR码的位置探测图形示意图。其中，A：3模块，B：5模块，C：7模块。

图3是瓦片遥感影像分块DCT系数矩阵中定位块的布置示意图。

图4是8×8分块DCT系数的ZigZag扫描排序示意图。

图5是本发明实施例测试所用16幅瓦片遥感影像。

图6是拼接后生成的瓦片遥感影像。

图7是拼接处理后的定位实验结果。

图8是拼接+JPEG压缩后的定位实验结果。

图9是区域裁剪+JPEG压缩后的定位实验结果。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

本实施例选择单波段的瓦片遥感影像数据为实验数据，针对定位信息的嵌入和含水印瓦片遥感影像的搜索与定位过程，给出本发明的一个实施例，进一步详细说明本发明。

如图5所示，选择其中编号为(6)的瓦片遥感影像嵌入定位信息，所有实验数据均为.png格式。

步骤一、定位信息的嵌入

步骤1.1：对图5中编号为(6)的瓦片遥感影像进行8×8分块大小的DCT变换，得到变换后的分块DCT系数矩阵Dct(i)，i∈[1,1024]，i表示各个分块在系数矩阵中的线性索引。

步骤1.2：从Dct(i)中，提取位于左上角、左下角和右上角的3个8×8分块，依次标记为Dct(1)、Dct(32)和Dct(993)。

步骤1.3：生成定位信息Loc，Loc为起始位为“0”且“0”和“1”交替出现的一维二值序列，其长度Length＝10。

步骤1.4：对Dct(1)、Dct(32)和Dct(993)进行ZigZag扫描排序，在排序后的DCT系数中选取序号为2至11的10个低频系数，依次标记为Dct(1)(j)、Dct(32)(j)和Dct(993)(j)，j∈[2,11]。

步骤1.5：采用量化的方式分别在Dct(1)(j)、Dct(32)(j)和Dct(993)(j)中嵌入定位信息Loc(j-1)，量化规则如下：

其中k取1、32或993，Δ为预先设定的量化步长，δ_j为量化值，Floor为朝-∞方向取整函数，Ceil为朝+∞方向取整函数，Mod为取余函数。

若Loc(j-1)＝0，则

若Loc(j-1)＝1，则

步骤1.6：将Dct(k)(j)'与其他未嵌入定位信息的8*8分块重组为DCT系数矩阵Dct(i)'，对Dct(i)'进行IDCT变换，得到包含定位信息的瓦片遥感影像。

步骤二、含水印瓦片遥感影像的搜索与定位

步骤2.1：对图5中的16幅瓦片遥感影像进行JPEG压缩、拼接和区域裁剪处理，使用8×8大小的滑动窗口遍历处理后生成的影像，设滑动窗口所在位置左上角的像元坐标为(x,y)，窗口内像元像素值经过DCT变换后的到的系数矩阵为W_D。

步骤2.2：提取W_D中经由ZigZag排序后的“2～11”号低频系数，根据以下公式计算定位信息Loc_m(j-1)：

Loc_m(j-1)＝Mod(Floor(W_D(j)/Δ),2)

Δ的设定同步骤15，m＝1/2/3，分别对应3个定位块。

计算Loc_1与Loc的相关系数，计算公式如下：

其中Xor为异或运算，“～”为取反运算，Nc_1∈[0,1]。

步骤2.3：若Nc_1≥0.9，将滑动窗口平移至窗口左上角像元坐标为(x+248,y)的位置，根据步骤2.1计算当前窗口所在位置检测出的定位信息序列Loc_2与Loc的相关系数Nc_2，若Nc_2≥0.9，转步骤2.4，否则转步骤2.1继续进行遍历搜索。

步骤2.4：将滑动窗口再次平移至窗口左上角像元坐标为(x,y+248)的位置，根据步骤2.2计算当前窗口所在位置检测出的定位信息序列Loc_3与Loc的相关系数Nc_3；若Nc_3≥0.9，表明3个定位块均检测成功，已定位出含水印瓦片遥感影像，此时应停止遍历搜索，转步骤2.5，否则转步骤2.1继续遍历。

步骤2.5：设步骤2.4结束时滑动窗口左上角像元坐标为(x',y')，则定位出的含水印瓦片遥感影像的4个顶点坐标分别为(x',y'-248)、(x'+255,y'-248)、(x',y'+7)和(x'+255,y'+7)，根据这4个顶点坐标从处理后的影像中分离出含水印瓦片遥感影像，完成搜索与定位过程。

本发明方法的特点与技术优势

本发明方法的特点在于引入了QR码在扫码检测时利用位置探测图形分割采样网络的思想，结合数字水印技术解决了含水印瓦片遥感影像的定位问题。其技术优势在于嵌入的定位信息具有很强的稳健性，能有效抵抗JPEG压缩、拼接和区域裁剪处理，定位过程简洁高效、定位结果准确可靠。

测试与分析

本发明专门针对含水印瓦片遥感影像的定位问题，采用本发明能够避免JPEG压缩、拼接和区域裁剪处理对定位结果准确性的影响，为后续的水印检测环节奠定基础。

(1)拼接处理

对图5中16幅瓦片遥感影像进行拼接处理，再尝试从拼接后生成的影像中定位编号为(6)的瓦片遥感影像。实验结果表明，本发明可有效抵抗拼接处理，定位结果准确无误。

(2)拼接+JPEG压缩

对拼接后生成的影像进行高强度(JPEG压缩质量因子为3)的JPEG压缩攻击，再尝试定位(6)号的瓦片遥感影像。实验结果表明，即使拼接后生成的影像遭到高强度的JPEG压缩攻击，也不会影响定位结果的准确性。

(3)区域裁剪+JPEG压缩

对拼接后生成的影像先进行局部的裁剪(裁剪后的区域中包含(6)号瓦片遥感影像)，再对裁剪后的区域进行高强度(JPEG压缩质量因子为3)的JPEG压缩攻击，之后尝试定位(6)号瓦片遥感影像。实验结果表明，本方法能够有效抵抗区域裁剪+JPEG压缩攻击，定位结果准确无误。

Claims (1)

1.一种基于定位块机制的含水印瓦片遥感影像定位方法，其步骤如下：

步骤一、定位信息嵌入

步骤1.1：对载体瓦片遥感影像进行8×8分块的DCT变换，得到变换后的分块DCT系数矩阵Dct(i)，i∈[1,1024]，i表示各个分块在系数矩阵中的线性索引；

步骤1.2：从Dct(i)中，提取位于左上角、左下角和右上角的3个8×8分块，依次标记为Dct(1)、Dct(32)和Dct(993)；

步骤1.3：生成定位信息Loc，Loc为起始位为“0”且“0”和“1”交替出现的一维二值序列，其长度Length＝10；

步骤1.4：对Dct(1)、Dct(32)和Dct(993)进行ZigZag扫描排序，在排序后的DCT系数中选取序号为2至11的10个低频系数，依次标记为Dct(1)(j)、Dct(32)(j)和Dct(993)(j)，j∈[2,11]；

步骤1.5：采用量化的方式分别在Dct(1)(j)、Dct(32)(j)和Dct(993)(j)中嵌入定位信息Loc(j-1)，量化规则如下：

其中k取1、32或993，Δ为预先设定的量化步长，δ_j为量化值，Floor为朝-∞方向取整函数，Ceil为朝+∞方向取整函数，Mod为取余函数；

若Loc(j-1)＝0，则

若Loc(j-1)＝1，则

步骤1.6：将Dct(k)(j)'与其他未嵌入定位信息的8×8分块重组为DCT系数矩阵Dct(i)'，对Dct(i)'进行IDCT变换，得到包含定位信息的瓦片遥感影像；

步骤二、含水印瓦片遥感影像的搜索与定位

步骤2.1：对于经过拼接处理或区域裁剪后生成的，且内部至少包含一幅完整含水印瓦片遥感影像的区域，使用8×8大小的滑动窗口对区域进行遍历搜索，设滑动窗口所在位置左上角的像元坐标为(x,y)，窗口内像元像素值经过DCT变换后得到的系数矩阵为W_D；

步骤2.2：提取W_D中经由ZigZag排序后的“2～11”号低频系数，根据以下公式计算定位信息Loc_m(j-1)：

Loc_m(j-1)＝Mod(Floor(W_D(j)/Δ),2)

Δ的设定同步骤1.5，m＝1/2/3，分别对应3个定位块；

计算Loc_1与Loc的相关系数，计算公式如下：

其中Xor为异或运算，“～”为取反运算，Nc_1∈[0,1]；

步骤2.3：若Nc_1≥0.9，将滑动窗口平移至窗口左上角像元坐标为(x+248,y)的位置，根据步骤2.2计算当前窗口所在位置检测出的定位信息序列Loc_2与Loc的相关系数Nc_2，若Nc_2≥0.9，转步骤2.4，否则转步骤2.1继续进行遍历搜索；

步骤2.4：将滑动窗口再次平移至窗口左上角像元坐标为(x,y+248)的位置，根据步骤2.2计算当前窗口所在位置检测出的定位信息序列Loc_3与Loc的相关系数Nc_3；若Nc_3≥0.9，表明3个定位块均检测成功，已定位出含水印瓦片遥感影像，此时停止遍历搜索，转步骤2.5；否则转步骤2.1继续遍历；

步骤2.5：设步骤2.4结束时滑动窗口左上角像元坐标为(x',y')，则定位出的含水印瓦片遥感影像在步骤2.1所述的搜索区域内的4个顶点坐标分别为(x',y'-248)、(x'+255,y'-248)、(x',y'+7)和(x'+255,y'+7)，根据这4个顶点坐标从该区域中分离出含水印瓦片遥感影像，完成搜索与定位过程；步骤2.1所述的搜索区域是指经过拼接处理或区域裁剪后生成的，且内部至少包含一幅完整含水印瓦片遥感影像的区域。