CN107833175A - 一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机科学与技术信息安全领域，涉及一种根据计算机屏幕显示内容自适应生成不同置的悬浮水印。本发明旨在通过对当前屏幕内容进行获取、处理并识别关键区域，根据计算机屏幕的关键区域，自适应地在关键区域为屏幕显示内容添加悬浮水印，主要包含屏幕快照获取、图像裁剪、图像灰度化、滤波处理以及图像边缘化、兼并文字区域连通和生成屏幕自适应悬浮水印。本发明能有效防止窃密者有意的避开水印区域获取屏幕快照，能减少手机拍照泄密；在手机拍照电脑屏幕泄密发生时，根据水印信息追踪泄密源头，防止二次泄密；自适应的悬浮水印减小对桌面内容的阅读欣赏的影响，也减小了生成全屏水印所需的计算机开销和时间。

Description

一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法

技术领域

本发明属于计算机科学与技术信息安全领域，涉及一种计算机桌面悬浮水印自适应生成 方法。

背景技术

随着大数据云计算互联网时代的到来，信息的传播方式、传播速度发生了质的变化。计 算机给我们带来便利的同时，也给我们带了了信息泄露的威胁。近几年来，企业数据泄密的 事件不胜枚举。

当前信息泄露主要存在以下问题：首先，简单的口令保护、密码登录形同虚设，很多机 构使用的传统的文档处理软件提供的口令保护，或者使用简单的加密算法对于文档进行保护， 事实上，这些只是很简单的弱加密，网络上很容易找到很多软件可以很轻松的破解它们；其 次，基于权限的OA系统十分脆弱，很多企业为了方便提供数字文档来增加办公的方便些，使 用了OA系统，OA系统主要通过区别用户的身份来提供不同的功能，即权限保护，用户通过 合法的身份验证后就可以操作相关模块，但是这样的权限是很脆弱的，只要能突破OA的权限 管理(获得超级管理员权限)就可以轻松的控制整个系统，实际上，这也并不是十分困难， 如SQL注入；再者，内部存在主动泄密，外部的安全威胁还处于可预见的位置，但是内部的 安全威胁却是防不胜防，从某个角度上来说，任何一个接触机密信息的人都是不可信任的， 在移动设备普及的信息时代，除了移动设备以及网络传输，红外线、蓝牙传输也可能导致机 密信息的泄露；最后，木马盗窃以及电脑病毒破坏十分普遍互联网的发展必然也带来了木马、 病毒的增加，大量的为了经济目的木马程序也在暗中监视目标的一举一动；另一方面，病毒 的入侵也能给企业造成数据的丢失，造成巨大的经济损失。

数据泄密已经成为当下企业、学校、政府最亟待解决的问题。而当前信息的泄密最普遍 却又最难预防最难追究的一种泄密方式是手机对于电脑屏幕关键内容拍照的泄密。但是无论 数据泄密防护做的如何完整，数据泄密问题依然存在。当数据泄密无法避免时，数据泄密追 踪就能很好的实现数据泄密的责任追究。数据泄密追踪旨在通过泄露数据，追究数据泄露的 根源，通过法律的手段将数据外泄责任追究到个人，防止再次泄密。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，通过对当 前屏幕内容进行获取、处理并识别关键区域，根据计算机屏幕的关键区域，自适应地在关键 区域为屏幕显示内容添加悬浮水印。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，该方法包含如下步骤：

S1：获取计算机桌面屏幕整体的快照截图；

S2：对快照截图进行裁剪；

S3：对剪裁后的截图进行图像灰度化处理，并进行滤波处理；

S4：对处理过的快照截图进行边缘处理，并计算其像素连通区域，兼并字符单元；

S5：获取所述兼并字符单元即为水印区域，调整显示内容，生成悬浮水印。

进一步，步骤S1具体为：通过调用Python图像库PIL中的ImageGrab.grab()函数，获取 当前计算机屏幕的快照截图。

进一步，步骤S2具体为：调用crop函数对快照截图进行裁剪，裁剪掉计算机桌面底部 工具栏显示部分。

进一步，步骤S3具体为：

S31：调用Python图像库PIL中的convert函数对剪裁后的图像进行灰度化处理；

S32：调用库函数numpy中hstack函数和Opencv中bilateralFilter函数对灰度处理后的图 像进行滤波处理。

进一步，步骤S4具体为：

S41：通过调用库函数Opencv中GaussianBlur函数和Canny函数对处理过的快照截图进 行边缘处理；

S42：对散布的字符单元进行横向兼并运算，排除不符合排列规则的像素连通区域构建兼 并字符单元。

本发明的有益效果在于：

1、相对于原有的在屏幕某个固定点中央生成水印技术，自适应的生成水印能有效防止窃 密者有意的避开水印区域获取屏幕快照。

2、相对于原有的满屏生成水印技术，自适应的生成水印技术更利于使用者对计算机的使 用，不影响对桌面内容的阅读欣赏，也减小了生成水印所需的计算机开销和缩短了水印生成 的时间。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明屏幕自适应悬浮水印生成方法流程图；

图2为屏幕快照图像；

图3为裁剪图像；

图4为灰度化处理后的图像；

图5为滤波处理后图像；

图6为边缘化处理后图像；

图7为自适应实施生成悬浮水印图像；

图8为移动文字位置至屏幕中上区域，自适应的选定悬浮水印的结果示意图。

图9为移动文字位置至屏幕右下区域，自适应的选定悬浮水印的结果示意图。

图10为在word文件显示页内，自适应的选定悬浮水印的结果示意图。

图11为在web网页显示页内，自适应的选定悬浮水印的结果示意图。

图12为在纯桌面情况下，自适应的选定悬浮水印的结果示意图；

其中，附图标记1为悬浮水印。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

如图1屏幕水印生成方法流程图，具体是实施步骤包括以下部分：

步骤一：获取屏幕截图；

步骤二：根据屏幕截图进行图像裁剪，除去图像底部工具栏显示部分，减少图像处理开 销；

步骤三：裁剪过后的图像进行灰度化处理，将彩色图像由一个灰度来表示，利于后期的 边缘寻找处理；

步骤四：灰度化图像进行滤波处理，主要能让像素之间的颜色过渡更为柔和，最大程度 地消除噪点对于查找物体边界的影响；

步骤五：滤波后的图片进行边缘化处理，调整上下阈值，寻找最优化值对图像处理，获 取图像文字区域；

步骤六：对图片的各个文字区域实现字符兼并连通，连通区域即为自适应的悬浮水印添 加区域；

步骤七：实现对区域悬浮水印的添加。

步骤一具体为：通过相应的截屏函数获取屏幕截屏。

步骤二具体为：裁剪底部工具栏显示部分，让程序对于文字区域有一个更好的预判，以 减少不必要的运行消耗

步骤三具体为：得到了一个彩色的点阵图像，图像中的每一个点通常由R、G、B三种颜 色分量构成。图像灰度化处理能让图像的像素只要一个灰度值来表示，既不妨碍识别物体边 缘，也可大大优化搜索效率。另一方面由于图像在拍摄过程中会产生大量随机分布的噪点， 滤波处理能让像素之间的颜色过渡更为柔和，最大程度地消除噪点对于查找物体边界的影响。

步骤四具体为：

边缘查找需要确定阈值的上限与下限，由于每张图像的前景与背景的颜色分界线(阈值) 是不同的，需要在外围设定逐次递增的阈值搜索区间，以便在多次的边缘查找结果中寻找到 最佳结果。

计算其像素连通区域，兼并字符单元。获取的文字区域存在并不连通的可能性，该步骤 旨在实现区域的整体连接。

兼并字符单元。根据字符串具有趋于横向等距排列，字符大小大致相等的特性，对散布 的字符单元进行横向兼并运算，在构建应用所需要识别的字符串的同时排除掉其他不符合排 列规则的像素连通区域。需要注意的是，由于拍摄角度和场景的不同，图像往往会出现倾斜 和平面偏转的情况(文字出现了变形或字符行基线倾斜)，那么在设定兼并规则时条件要相 对宽松，而且要兼顾整体与局部的对比分析。

步骤五具体为：

根据不同的使用情景，自主的选择生成计算机IP、用户名或者MAC地址等屏幕悬浮水 印。

实施例1：

本实施例主要通过Python代码实现，首先通过Python图像库PIL中的函数ImageGrab.grab()的调用，获取挡墙计算机屏幕快照图像，并调用crop函数对图像进行裁剪， 分别如附图2与附图3所示。接着通继续调用PIL库函数convert实现图像灰度化处理，得到 附图4，即为灰度化处理的图像。滤波处理主要是调用库函数numpy中hstack和Opencv中 bilateralFilter实现，得到的处理图像如附图5；图6为边缘化处理图像，通过调用Opencv中GaussianBlur与Canny实现的。最终兼并字符连接区域并在生成悬浮水印1。

实施例2

在本实施例中，采用的方法与实施例1基本相同，不同之处在于，原始的PDF文件内文 字位置改变。如附图8，附图9所示，文字的位置有所调整，分别处于屏幕的上中与右下部分。采用相同的方法进行处理，自适应的调整了水印生成的位置，生成悬浮水印1的结果参见附图8与附图9。

实施例3

在本实施例中，采用的方法与实施例1基本相同，不同之处在于，原始的屏幕背景不一 致。如附图10所示，屏幕内仅仅打开了word文档文件。采用相同的方法进行处理，自适应 的调整了水印生成的位置，生成悬浮水印1的结果为附图10。

实施例4

在本实施例中，采用的方法与实施例1基本相同，不同之处在于，原始的屏幕背景不一 致。如附图11所示，屏幕内仅仅打开了web网页。采用相同的方法进行处理，自适应的调 整了水印生成的位置，生成悬浮水印1的结果为附图11。

实施例5

在本实施例中，采用的方法与实施例1基本相同，不同之处在于，原始的屏幕背景不一 致。如附图12所示，屏幕内未开启任何网页，仅仅是显示桌面。采用相同的方法进行处理， 自适应的调整了水印生成的位置，生成悬浮水印1结果为附图12。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优 选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细 节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，其特征在于：该方法包含如下步骤：

S1：获取计算机桌面屏幕整体的快照截图；

S2：对快照截图进行裁剪；

S3：对剪裁后的截图进行图像灰度化处理，并进行滤波处理；

S4：对处理过的快照截图进行边缘处理，并计算其像素连通区域，兼并字符单元；

S5：获取所述兼并字符单元即为水印区域，调整显示内容，生成悬浮水印。

2.根据权利要求1所述的一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，其特征在于：步骤S1具体为：通过调用Python图像库PIL中的ImageGrab.grab()函数，获取当前计算机屏幕的快照截图。

3.根据权利要求2所述的一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，其特征在于：步骤S2具体为：调用crop函数对快照截图进行裁剪，裁剪掉计算机桌面底部工具栏显示部分。

4.根据权利要求3所述的一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，其特征在于：步骤S3具体为：

S31：调用Python图像库PIL中的convert函数对剪裁后的图像进行灰度化处理；

S32：调用库函数numpy中hstack函数和Opencv中bilateralFilter函数对灰度处理后的图像进行滤波处理。

5.根据权利要求4所述的一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法，其特征在于：步骤S4具体为：

S41：通过调用库函数Opencv中GaussianBlur函数和Canny函数对处理过的快照截图进行边缘处理；

S42：对散布的字符单元进行横向兼并运算，排除不符合排列规则的像素连通区域构建兼并字符单元。