CN107274330B - 一种基于bfa与lsb的栅格地图版权保护方法 - Google Patents

一种基于bfa与lsb的栅格地图版权保护方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于细菌觅食算法(Bacterial Foraging Algorithm,BFA)与最低有效位(LSB)的栅格地图版权保护方法。首先，使用sobel算子对栅格地图进行边缘检测，提取地图边缘数据；然后，根据水印信息的比特数将边缘图像划分为若干块；接着，采用BFA算法对每块中的边缘点进行优化，提取出较优的水印嵌入点，直至提取到的点数与水印信息的比特数相等；最后，根据提取的点的位置，对每一分块利用LSB算法将水印信息嵌入到原始栅格地图的相应像素。本发明生成的栅格地图数字水印能较好地抵抗噪声攻击、滤波攻击及几何攻击，且具有较好的隐蔽性，可有效保护栅格地图版权。

Description

一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法
技术领域
本发明涉及地图数字水印领域，尤其涉及一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法。
背景技术
基于LSB的数字水印算法是一种空间域算法，它将水印信息直接嵌入到载体数据像素值的最低有效位中，在嵌入版权信息的同时保证了嵌入信息的隐藏及对原始载体信息影响的最小化。该方法是一种盲水印算法，其嵌入和提取水印过程都比较简单。但是LSB算法有很明显的缺陷，它的鲁棒性比较差，很难对抗滤波、噪声等常见恶意攻击。目前，LSB数字水印方法及其改进已应用于图像及矢量地理空间数据的版权保护，但其在栅格地图版权保护中的应用还很鲜见，因此研究一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法具有一定的现实意义和实际应用价值。
发明内容
有鉴于此，本发明的实施例提供了一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法。
本发明包括以下步骤：
(a)提取原始栅格地图的边缘数据:设A为所述原始栅格地图，通过两Sobel卷积因子分别与A做卷积运算得出横向边缘图像Gx、纵向边缘图像Gy，再通过公式计算出A中每一像素的梯度大小，形成梯度矩阵G，将所述梯度矩阵G转化为灰度图像，用最大类间方差法计算图片的灰度阈值，并根据计算出来的阈值分割梯度图像得到二值图像，所述二值图像即为最终的边缘图像；
(b)根据水印信息的比特数将所述边缘图像分块：根据版权信息载体图像的尺寸和位深度计算所述水印信息的大小，设水印图像的大小为M×N，位深度为K bits，则所述水印信息的大小B＝M×N×Kbits，由于所述边缘图像是二值图，像素值为1的点表征了所述原始栅格地图的轮廓，即为可选的水印嵌入点，拟在每个嵌入点嵌入1位所述水印信息，设所述边缘图像中像素值为1的点的总数为S，原始栅格地图初步的分块数为C，计算每块中像素值为1的点的总数s，若s<B,则该块不足以嵌入一个水印信息，将该块与下一块合并，再次计算该新块中像素值为1的点的总数s，直到s>B时，停止合并，记录所述每个块的起始位置；
(c)对每个所述边缘图像分块，采用BFA算法提取出较优水印嵌入点集：设初始细菌总数为n，并将它们随机分布到所述边缘图像分块中，初始位置记为p1,p2…pn；设连通阈值为t，即连续t个像素的值为1，也是所述细菌在某一方向上能连续前行的步数，这类边缘表征线状或面状地物；设所述细菌趋化步数阈值为c，即细菌在八方向上能前进的总步数，在栅格地图上，这类边缘表征独立地物；
(d)基于LSB算法嵌入水印：从所述原始栅格地图分块情况和所述边缘图像中提取到的水印嵌入点集，找出它们在所述原始栅格地图的相应像素，将所述水印信息嵌入到所述原始栅格地图的最低有效位。
进一步地，所述两Sobel卷积因子分别为和
进一步地，所述步骤(b)中，所述原始栅格地图初步的分块数。
进一步地，所述步骤(c)的具体步骤为：
(1)若提取到的所述水印嵌入点数小于B，则转到步骤(2)，否则结束；
(2)若边缘图中值为1的像素都被所述细菌搜索过，设置c＝c-1，t＝t-1；；
(3)对每一个所述细菌，沿自己周围的八方向进行搜索，搜索次序为上、下、左、右、左上、右上、左下、右下；若所述细菌在八方向上的总前进步数小于c，将该所述细菌的位置及其能前进到的位置点加入所述水印嵌入点集中并剔除重复点，同时将该所述细菌驱散到该所述边缘图像分块的其他位置；若所述细菌在m(1≤m≤8)个方向上的所述趋化步数均达到t，则将该点选为水印嵌入点并剔除重复点，同时产生m个新细菌替换原细菌，并沿这m个方向分别移动一步作为所述各新细菌的初始位置，转到步骤(1)。
进一步地，在所述步骤(d)中，由于所述原始栅格地图一般为真彩色图像，所述真彩色图像中每个像素包括R、G、B三个颜色分量，为不引起颜色值的过度扰动，选择将1位所述水印信息嵌入所述每个像素B分量的最低位。
本发明的实施例提供的技术方案带来的有益效果是：极大地提高了原有LSB数字水印算法的鲁棒性，能有效地抵抗噪声攻击、滤波攻击及几何攻击，且将LSB数字水印方法引入到栅格地图的版权保护领域，有助于提高栅格地图的版权安全性。
附图说明
图1是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法的流程图。
图2是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例的原始栅格地图。
图3是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例的边缘图像。
图4是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例的分块边缘图像。
图5是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例用BFA算法提取到的分块图像中水印嵌入点示意图。
图6是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例嵌入水印后的栅格地图。
图7是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例未受攻击时提取到的水印图像。
图8是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例噪声攻击后的含水印栅格地图。
图9是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例噪声攻击后地图提取到的水印图像。
图10是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例滤波攻击后的含水印栅格地图。
图11是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例滤波攻击后地图提取到的水印。
图12是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例旋转攻击后的含水印图像。
图13是本发明一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法实施例旋转攻击后提取的水印。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，本发明的实施例提供了一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法的流程图，所述方法包括以下步骤：
(1)提取栅格地图的边缘数据；
设A为原始栅格地图，Gx、Gy分别代表横向、纵向边缘的图像，则可通过两Sobel卷积因子分别与原始栅格地图做卷积运算得出Gx、Gy的值：
计算栅格地图每一像素的梯度大小，公式如下：
将梯度矩阵G转化为灰度图像，用最大类间方差法计算图片的灰度阈值，并根据计算出来的阈值分割梯度图像得到二值图像，该图像即为最终的边缘图像。
(2)根据水印信息的比特数将边缘图分块；
根据版权信息载体图像的尺寸和位深度计算水印信息的大小，设水印图像的大小为M×N，位深度为K bits，则水印信息的大小B＝M×N×Kbits。
由于边缘图像是二值图，像素值为1的点表征了地图的轮廓，因此这些点即为可选的水印嵌入点，拟在每个嵌入点嵌入1位水印信息。设边缘图中像素值为1的点的总数为S，则栅格地图初步的分块数将边缘地图均分为C块，计算每块中像素值为1的点的总数s，若s<B,则该块不足以嵌入一个水印，将该块与下一块合并，再次计算该新块中像素值为1的点的总数s，直到s>B停止合并。最后记录每个块的起始位置。
(3)对每个边缘图像分块，采用BFA算法提取出较优的水印嵌入点集；
设初始细菌总数为n，并将它们随机分布到边缘图分块中，初始位置记为p1,p2…pn；设连通阈值为t，即连续t个像素的值为1，也是细菌在某一方向上能连续前行的步数，这类边缘通常表征线状或面状地物；设细菌趋化步数阈值为c，即细菌在八方向上能前进的总步数，在栅格地图上，这类边缘通常表征独立地物。具体过程如下：
(1)若提取到的所述水印嵌入点数小于B，则转到步骤(2)，否则结束；
(2)若边缘图中值为1的像素都被所述细菌搜索过，设置c＝c-1，t＝t-1；
(3)对每一个所述细菌，沿自己周围的八方向进行搜索，搜索次序为上、下、左、右、左上、右上、左下、右下；若所述细菌在八方向上的总前进步数小于c，将该所述细菌的位置及其能前进到的位置点加入所述水印嵌入点集中并剔除重复点，同时将该所述细菌驱散到该所述边缘图像分块的其他位置；若所述细菌在m(1≤m≤8)个方向上的所述趋化步数均达到t，则将该点选为水印嵌入点并剔除重复点，同时产生m个新细菌替换原细菌，并沿这m个方向分别移动一步作为所述各新细菌的初始位置，转到步骤(1)。
(4)嵌入水印。
基于LSB的水印算法其基本原理就是将水印信息嵌入到载体的最低有效位。根据(2)中记录的分块情况和从边缘图中提取到的水印嵌入点集，找出它们在原始栅格地图的相应像素。由于栅格地图一般为真彩色图像，每个像素包括R、G、B三个颜色分量，为不引起颜色值的过度扰动，选择将1位水印信息嵌入每个像素B分量的最低位。
实施例一：
为了更清晰的说明本发明的思想，以图2为原始栅格地图，图7为水印图像并以这两幅图像数据为实施例进行进一步的说明。
(1)利用Sobel算子提取原始栅格地图的边缘图，结果请参考图3；
(2)对边缘图进行分块，分块结果请参考图4；
(3)利用BFA算法对每一分块提取较优的水印嵌入点，在此过程的某一时刻细菌的分布情况请参考图5；
(4)根据分块情况和水印嵌入点集，基于LSB算法将水印信息嵌入到栅格地图相应像素点B颜色分量的最低位，结果请参考图6。
(5)本发明的可用性验证请参考图7-图13。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法，其特征在于：包括以下步骤：
(a)提取原始栅格地图的边缘数据：设A为所述原始栅格地图，通过两Sobel卷积因子分别与A做卷积运算得出横向边缘图像Gx、纵向边缘图像Gy，再通过公式计算出A中每一像素的梯度大小，形成梯度矩阵G，将所述梯度矩阵G转化为灰度图像，用最大类间方差法计算图片的灰度阈值，并根据计算出来的阈值分割梯度图像得到二值图像，所述二值图像即为最终的边缘图像；
(b)根据水印信息的比特数将所述边缘图像分块：根据版权信息载体图像的尺寸和位深度计算所述水印信息的大小，设水印图像的大小为N×M，位深度为Kbits，则所述水印信息的大小B＝M×N×Kbits，由于所述边缘图像是二值图，像素值为1的点表征了所述原始栅格地图的轮廓，即为可选的水印嵌入点，拟在每个嵌入点嵌入1位所述水印信息，设所述边缘图像中像素值为1的点的总数为S，原始栅格地图初步的分块数为C，计算每块中像素值为1的点的总数s，若s＜B，则该块不足以嵌入一个水印信息，将该块与下一块合并，再次计算该新块中像素值为1的点的总数s，直到s＞B时，停止合并，记录所述每个块的起始位置；
(c)对每个所述边缘图像分块，采用BFA算法提取出较优水印嵌入点集：设初始细菌总数为n，并将它们随机分布到所述边缘图像分块中，初始位置记为p1p2…pn；设连通阈值为t，即连续t个像素的值为1，也是所述细菌在某一方向上能连续前行的步数，这类边缘表征线状或面状地物；设所述细菌趋化步数阈值为c，即细菌在八方向上能前进的总步数，在栅格地图上，这类边缘表征独立地物；
(d)基于LSB算法嵌入水印：从所述原始栅格地图分块情况和所述边缘图像中提取到的水印嵌入点集，找出它们在所述原始栅格地图的相应像素，将所述水印信息嵌入到所述原始栅格地图的最低有效位。
2.如权利要求1所述的一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法，其特征在于：所述两Sobel卷积因子分别为和
3.如权利要求1所述的一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法，其特征在于：所述步骤(b)中，所述原始栅格地图初步的分块数C＝[S÷B÷2]×2。
4.如权利要求1所述的一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法，其特征在于：所述步骤(c)的具体步骤为：
(1)若提取到的所述水印嵌入点数小于B，则转到步骤(2)，否则结束；
(2)若边缘图像中值为1的像素都被所述细菌搜索过，设置c＝c-1，t＝t-1；
(3)对每一个所述细菌，沿自己周围的八方向进行搜索，搜索次序为上、下、左、右、左上、右上、左下、右下；若所述细菌在八方向上的总前进步数小于c，将所述细菌的位置及其能前进到的位置点加入所述水印嵌入点集中并剔除重复点，同时将所述细菌驱散到所述边缘图像分块的其他位置；若所述细菌在m个方向上的所述趋化步数均达到t，其中所述m的取值范围为1≤m≤8，则将所述细菌的位置点选为水印嵌入点并剔除重复点，同时产生m个新细菌替换原细菌，并沿这m个方向分别移动一步作为所述各新细菌的初始位置，转到步骤(1)。
5.如权利要求1所述的一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法，其特征在于：在所述步骤(d)中，由于所述原始栅格地图一般为真彩色图像，所述真彩色图像中每个像素包括R、G、B三个颜色分量，为不引起颜色值的过度扰动，选择将1位所述水印信息嵌入所述每个像素B分量的最低位。
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