CN111161123B - 一种针对三维实景数据的脱密方法及装置 - Google Patents

一种针对三维实景数据的脱密方法及装置 Download PDF

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Abstract

一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：它包括以下步骤：(1)利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；(2)利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。该针对三维实景数据的脱密方法不易被破解。另外还提供一种针对三维实景数据的脱密装置。

Description

一种针对三维实景数据的脱密方法及装置
技术领域
本发明涉及地理空间框架信息安全技术领域，具体涉及一种针对三维实景数据的脱密方法及装置。
背景技术
随着无人机、倾斜摄影、计算机视觉、云计算等技术的发展，快速生成大范围、高精度的三维实景数据已成为可能。三维实景数据既能够表达城市的全要素信息，又具有测绘级的空间精度，将极有可能成为一种全新的互联网地图产品。
根据《基础地理信息公开表示内容的规定(试行)》、《公开地图内容表示若干规定》、《公开地图内容表示补充规定(试行)》等文件的要求，在互联网上传播的地图产品需要进行几何脱密处理，降低空间精度，几何脱密后的位置精度不得高于50m。另外，为了确保三维实景数据版权所有者的合法权益，防止数据被其他个人或组织盗用，需要对三维实景数据添加水印，嵌入水印后的数据不影响原数据的价值和使用。
但是由于原国家测绘地理信息局采用的火星坐标系，只能处理二维数据，不能对高程信息进行有效处理，因此目前还未针对三维实景数据设计出不易被破解的脱密方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种不易被破解的针对三维实景数据的脱密方法。
本发明的技术解决方案是：一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：它包括以下步骤：
(1)利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；
(2)利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。
采用上述方法后，本发明具有以下优点：
本发明可以同时对平面和高程信息进行脱密处理，从而能够实现三维实景数据的脱密处理；其次，由于针对不同的三维实景数据，可以创建不同的全球高程异常模型，而且高程异常值又带有随机噪声，因此可以有效防止脱密参数被破解。
作为优选，所述步骤(1)中利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型，包括以下子步骤：
(1a)令全球高程异常模型的分辨率为s，已知全球经度的范围为[-180，180]，纬度的范围为[-90，90]，则全球高程异常模型在经度和纬度方向上的单元数分别为long_size和lat_size，其中，
Figure BDA0002312680290000021
(1b)生成长宽单元数分别为long_size和lat_size的第一规则格网，该第一规则格网的每个单元存储一个浮点数，表示该位置的高程异常值；
(1c)令第一规则格网的某个单元的行列号为r和c，则其对应的经纬度为L和B，其中
Figure BDA0002312680290000022
(1d)设高程异常值满足带有噪声的正态分布f(x,y)，则得到的全球高程异常模型如下：
Figure BDA0002312680290000023
其中：rand()为随机函数，返回值范围为[0,1]，A为幅值，u为均值，σ为标准差，
％表示取模，int表示取整。
该设置可将全球三维实景数据规划成规则的格网，方便计算，而且也容易实现规则格网行列号与经纬度的换算和对应。
作为优选，所述子步骤(1d)中还对全球高程异常模型进行高斯滤波。该设置可避免高程异常值存在突变，从而可避免三维实景数据变形。
作为优选，所述步骤(2)中利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，包括以下子步骤：
(2a)令三维实景数据的任一顶点的坐标为P(B,L,H)，对应的全球高程异常模型中较近点P00的行列号为r0和c0，经纬度为(B0,L0)，其中
Figure BDA0002312680290000024
Figure BDA0002312680290000031
(2b)获取与P00(r0,c0)临近的三个点的行列号坐标分别为P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)；
(2c)根据全球高程异常模型，获取P00(r0,c0)、P10(r1,c0)，P01(r0,c1)，P11(r1,c1)对应的高程异常值分别为H00，H10，H01，H11，则得到三维实景数据的顶点P(B,L,H)对应的高程异常值Δh：
Δh＝(1-a)(1-b)H00+(1-a)bH01+a(1-b)H10+abH11，
其中，
Figure BDA0002312680290000032
(2d)对三维实景数据的顶点P(B,L,H)进行高程脱密，脱密后的高程值H'＝H+Δh。
该设置将待处理的三维实景数据的顶点与全球高程异常模型中最临近的点以及三个次接近的相邻点均关联起来，这样获取的高程异常值更加准确，不易变形，且更不易被破解。
作为优选，所述步骤(2)之后还包括步骤(3)：采用纹理重投影算法，将水印嵌入到三维实景数据中，该步骤包括以下子步骤：
(3a)令水印之间的间隔为d米，则每隔d米抽取一块三维实景数据作为待处理数据，针对每块待处理的三维实景数据，计算其平面范围，X方向范围为[Xmin,Xmax]，Y方向范围为[Ymin,Ymax]；
(3b)将待处理平面处理成一个长宽单元数分别为K1、K2的第二规则格网，该第二规则格网的每个单元可以存储一组纹理坐标(u,v)和一个深度值d；
(3c)对待嵌入的水印进行光栅化处理，对光栅化处理后的水印图片进行缩放处理，使得水印图片的大小小于等于待处理的三维实景数据的平面范围；
(3d)初始化第二规则格网，将第二规则格网中所有单元的纹理坐标均设置为(-1,-1)，深度值d均设置为NAN，同时对水印图片进行边缘透明填充，使得水印图片大小与第二规则格网大小一致；
(3e)令三维实景数据的任意顶点的坐标P为(Xi，Yi，Zi)，对应的纹理坐标为(ui，vi)，则该顶点P投影到第二规则格网的行列号为ri和ci，该单元所存储的纹理坐标为(u,v)，深度值为d，如果d为NAN或者d小于Zi，则将(ui，vi)替换(u,v)，Zi替换d，其中，
Figure BDA0002312680290000041
重复本步骤，直到所有顶点都已经投影到第二规则格网中，并且更新好纹理坐标和深度值；
(3f)令三维实景数据的任一三角形顶点为Pi 0,Pi 1,Pi 2，将该三个顶点Pi 0,Pi 1,Pi 2按照上述公式(6)投影到第二规则格网中，投影后的坐标为P’i 0,P’i 1,P’i 2，若投影位置存储的纹理坐标与其实际纹理坐标一致，则进行如下操作：设水印图片对位置P’i 0,P’i 1,P’i 2的内容为Ia，三角形Pi 0,Pi 1,Pi 2在原纹理图像中的内容为Ib，则两者融合之后的结果为Ic＝0.5×(Ia+Ib)，再将Ic更新回纹理图像。
该设置在不修改三维实景数据的拓扑结构的前提下，无缝嵌入任意文字的水印，嵌入的水印与三维实景模型完美套合，不影响数据的价值和使用。
本发明要解决的另一技术问题是：提供一种不易被破解的针对三维实景数据的脱密装置。
本发明的技术解决方案是：一种针对三维实景数据的脱密装置，其特征在于：它包括：
模型生成模块，用于利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；
脱密处理模块，用于利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。
采用上述装置后，本发明具有以下优点：
本发明可以同时对平面和高程信息进行脱密处理，从而能够实现三维实景数据的脱密处理；其次，由于针对不同的三维实景数据，可以创建不同的全球高程异常模型，而且高程异常值又带有随机噪声，因此可以有效防止脱密参数被破解。
作为优选，所述模型生成模块包括：
第一参数获取子模块，令全球高程异常模型的分辨率为s，已知全球经度的范围为[-180，180]，纬度的范围为[-90，90]，则全球高程异常模型在经度和纬度方向上的单元数分别为long_size和lat_size，其中，
Figure BDA0002312680290000042
第一格网生成子模块，生成长宽单元数分别为long_size和lat_size的第一规则格网，该第一规则格网的每个单元存储一个浮点数，表示该位置的高程异常值；
第一行列-经纬转换子模块，令第一规则格网的某个单元的行列号为r和c，则其对应的经纬度为L和B，其中
Figure BDA0002312680290000051
模型获取子模块，设高程异常值满足带有噪声的正态分布f(x,y)，则得到的全球高程异常模型如下：
Figure BDA0002312680290000052
其中：rand()为随机函数，返回值范围为[0,1]，A为幅值，u为均值，σ为标准差，
％表示取模，int表示取整。
该设置可将全球三维实景数据规划成规则的格网，方便计算，而且也容易实现规则格网行列号与经纬度的换算和对应。
作为优选，所述模型获取子模块还用于对全球高程异常模型进行高斯滤波。该设置可避免高程异常值存在突变，从而可避免三维实景数据变形。
作为优选，所述脱密处理模块包括：
第二行列-经纬转换子模块，令三维实景数据的任一顶点的坐标为P(B,L,H)，对应的全球高程异常模型中较近点P00的行列号为r0和c0，经纬度为(B0,L0)，其中
Figure BDA0002312680290000053
Figure BDA0002312680290000054
临近点获取子模块，获取与P00(r0,c0)临近的三个点的行列号坐标分别为P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)；
高程异常值获取子模块，根据全球高程异常模型，获取P00(r0,c0)、P10(r1,c0)，P01(r0,c1)，P11(r1,c1)对应的高程异常值分别为H00，H10，H01，H11，则得到三维实景数据的顶点P(B,L,H)对应的高程异常值Δh：Δh＝(1-a)(1-b)H00+(1-a)bH01+a(1-b)H10+abH11，其中，
Figure BDA0002312680290000061
高程脱密子模块，对三维实景数据的顶点P(B,L,H)进行高程脱密，脱密后的高程值H'＝H+Δh。
该设置将待处理的三维实景数据的顶点与全球高程异常模型中最临近的点以及三个次接近的相邻点均关联起来，这样获取的高程异常值更加准确，不易变形，且更不易被破解。
作为优选，还包括水印嵌入模块：用于采用纹理重投影算法，将水印嵌入到三维实景数据中；所述水印嵌入模块包括：
第二参数获取子模块，令水印之间的间隔为d米，则每隔d米抽取一块三维实景数据作为待处理数据，针对每块待处理的三维实景数据，计算其平面范围，X方向范围为[Xmin,Xmax]，Y方向范围为[Ymin,Ymax]；
第二格网生成子模块，将待处理平面处理成一个长宽单元数分别为K1、K2的第二规则格网，该第二规则格网的每个单元可以存储一组纹理坐标(u,v)和一个深度值d；
水印预处理子模块，对待嵌入的水印进行光栅化处理，对光栅化处理后的水印图片进行缩放处理，使得水印图片的大小小于等于待处理的三维实景数据的平面范围；
初始化子模块，初始化第二规则格网，将第二规则格网中所有单元的纹理坐标均设置为(-1,-1)，深度值d均设置为NAN，同时对水印图片进行边缘透明填充，使得水印图片大小与第二规则格网大小一致；
顶点映射子模块，令三维实景数据的任意顶点的坐标P为(Xi，Yi，Zi)，对应的纹理坐标为(ui，vi)，则该顶点P投影到第二规则格网的行列号为ri和ci，该单元所存储的纹理坐标为(u,v)，深度值为d，如果d为NAN或者d小于Zi，则将(ui，vi)替换(u,v)，Zi替换d，其中
Figure BDA0002312680290000062
重复本步骤，直到所有顶点都已经投影到第二规则格网中，并且更新好纹理坐标和深度值；
水印模型套合子模块，令三维实景数据的任一三角形顶点为Pi 0,Pi 1,Pi 2，将该三个顶点Pi 0,Pi 1,Pi 2按照上述公式(6)投影到第二规则格网中，投影后的坐标为P’i 0,P’i 1,P’i 2，若投影位置存储的纹理坐标与其实际纹理坐标一致，则进行如下操作：设水印图片对位置P’i 0,P’i 1,P’i 2的内容为Ia，三角形Pi 0,Pi 1,Pi 2在原纹理图像中的内容为Ib，则两者融合之后的结果为Ic＝0.5×(Ia+Ib)，再将Ic更新回纹理图像。
该设置在不修改三维实景数据的拓扑结构的前提下，无缝嵌入任意文字的水印，嵌入的水印与三维实景模型完美套合，不影响数据的价值和使用。
附图说明：
图1为实施例1中针对三维实景数据的脱密方法的流程图；
图2为实施例1中添加水印后的三维实景模型的效果图；
具体实施方式
下面结合附图，并结合实施例对本发明做进一步的说明。
实施例1：
一种针对三维实景数据的脱密方法，它包括以下步骤：
(1)利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；
(2)利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。
作为优选，所述步骤(1)中利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型，包括以下子步骤：
(1a)令全球高程异常模型的分辨率为s，s优选值为1/60°，已知全球经度的范围为[-180，180]，纬度的范围为[-90，90]，则全球高程异常模型在经度和纬度方向上的单元数分别为long_size和lat_size，其中，
Figure BDA0002312680290000071
(1b)生成长宽单元数分别为long_size和lat_size的第一规则格网，该第一规则格网的每个单元存储一个浮点数，表示该位置的高程异常值；
(1c)令第一规则格网的某个单元的行列号为r和c，则其对应的经纬度为L和B，其中
Figure BDA0002312680290000072
(1d)设高程异常值满足带有噪声的正态分布f(x,y)，则得到的全球高程异常模型如下：
Figure BDA0002312680290000081
其中：rand()为随机函数，返回值范围为[0,1]，A为幅值，A优选200，u为均值，例如
Figure BDA0002312680290000082
σ为标准差，例如
Figure BDA0002312680290000083
％表示取模，int表示取整。
作为优选，所述子步骤(1d)中还对全球高程异常模型进行高斯滤波，滤波窗口可为9×9。
作为优选，所述步骤(2)中利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，包括以下子步骤：
(2a)令三维实景数据的任一顶点的坐标为P(B,L,H)，对应的全球高程异常模型中较近点P00的行列号为r0和c0，经纬度为(B0,L0)，其中
Figure BDA0002312680290000084
Figure BDA0002312680290000085
(2b)获取与P00(r0,c0)临近的三个点的行列号坐标分别为P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)；
(2c)根据全球高程异常模型，获取P00(r0,c0)、P10(r1,c0)，P01(r0,c1)，P11(r1,c1)对应的高程异常值分别为H00，H10，H01，H11，则得到三维实景数据的顶点P(B,L,H)对应的高程异常值Δh：
Δh＝(1-a)(1-b)H00+(1-a)bH01+a(1-b)H10+abH11，
其中，
Figure BDA0002312680290000086
(2d)对三维实景数据的顶点P(B,L,H)进行高程脱密，脱密后的高程值H'＝H+Δh。
作为优选，所述步骤(2)之后还包括步骤(3)：采用纹理重投影算法，将水印嵌入到三维实景数据中，该步骤包括以下子步骤：
(3a)令水印之间的间隔为d米，则每隔d米抽取一块三维实景数据作为待处理数据，针对每块待处理的三维实景数据，计算其平面范围，X方向范围为[Xmin,Xmax]，Y方向范围为[Ymin,Ymax]；
(3b)将待处理平面处理成一个长宽单元数分别为K1、K2的第二规则格网，例如K1、K2均取2048，该第二规则格网的每个单元可以存储一组纹理坐标(u,v)和一个深度值d；
(3c)对待嵌入的水印进行光栅化处理，对光栅化处理后的水印图片进行缩放处理，使得水印图片的大小小于等于待处理的三维实景数据的平面范围，例如取水印大小为256；
(3d)初始化第二规则格网，将第二规则格网中所有单元的纹理坐标均设置为(-1,-1)，深度值d均设置为NAN，同时对水印图片进行边缘透明填充，使得水印图片大小与第二规则格网大小一致；
(3e)令三维实景数据的任意顶点的坐标P为(Xi，Yi，Zi)，对应的纹理坐标为(ui，vi)，则该顶点P投影到第二规则格网的行列号为ri和ci，该单元所存储的纹理坐标为(u,v)，深度值为d，如果d为NAN或者d小于Zi，则将(ui，vi)替换(u,v)，Zi替换d，其中，
Figure BDA0002312680290000091
重复本步骤，直到所有顶点都已经投影到第二规则格网中，并且更新好纹理坐标和深度值；
(3f)令三维实景数据的任一三角形顶点为Pi 0,Pi 1,Pi 2，将该三个顶点Pi 0,Pi 1,Pi 2按照上述公式(6)投影到第二规则格网中，投影后的坐标为P’i 0,P’i 1,P’i 2，若投影位置存储的纹理坐标与其实际纹理坐标一致，则进行如下操作：设水印图片对位置P’i 0,P’i 1,P’i 2的内容为Ia，三角形Pi 0,Pi 1,Pi 2在原纹理图像中的内容为Ib，则两者融合之后的结果为Ic＝0.5×(Ia+Ib)，再将Ic更新回纹理图像。
实施例2：
一种针对三维实景数据的脱密装置，它包括：
模型生成模块，用于利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；
脱密处理模块，用于利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。
作为优选，所述模型生成模块包括：
第一参数获取子模块，令全球高程异常模型的分辨率为s，已知全球经度的范围为[-180，180]，纬度的范围为[-90，90]，则全球高程异常模型在经度和纬度方向上的单元数分别为long_size和lat_size，其中，
Figure BDA0002312680290000101
第一格网生成子模块，生成长宽单元数分别为long_size和lat_size的第一规则格网，该第一规则格网的每个单元存储一个浮点数，表示该位置的高程异常值；
第一行列-经纬转换子模块，令第一规则格网的某个单元的行列号为r和c，则其对应的经纬度为L和B，其中
Figure BDA0002312680290000102
模型获取子模块，设高程异常值满足带有噪声的正态分布f(x,y)，则得到的全球高程异常模型如下：
Figure BDA0002312680290000103
其中：rand()为随机函数，返回值范围为[0,1]，A为幅值，u为均值，σ为标准差，
％表示取模，int表示取整。
作为优选，所述模型获取子模块还用于对全球高程异常模型进行高斯滤波。
作为优选，所述脱密处理模块包括：
第二行列-经纬转换子模块，令三维实景数据的任一顶点的坐标为P(B,L,H)，对应的全球高程异常模型中较近点P00的行列号为r0和c0，经纬度为(B0,L0)，其中
Figure BDA0002312680290000104
Figure BDA0002312680290000111
临近点获取子模块，获取与P00(r0,c0)临近的三个点的行列号坐标分别为P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)；
高程异常值获取子模块，根据全球高程异常模型，获取P00(r0,c0)、P10(r1,c0)，P01(r0,c1)，P11(r1,c1)对应的高程异常值分别为H00，H10，H01，H11，则得到三维实景数据的顶点P(B,L,H)对应的高程异常值Δh：Δh＝(1-a)(1-b)H00+(1-a)bH01+a(1-b)H10+abH11，其中，
Figure BDA0002312680290000112
高程脱密子模块，对三维实景数据的顶点P(B,L,H)进行高程脱密，脱密后的高程值H'＝H+Δh。
作为优选，还包括水印嵌入模块：用于采用纹理重投影算法，将水印嵌入到三维实景数据中；所述水印嵌入模块包括：
第二参数获取子模块，令水印之间的间隔为d米，则每隔d米抽取一块三维实景数据作为待处理数据，针对每块待处理的三维实景数据，计算其平面范围，X方向范围为[Xmin,Xmax]，Y方向范围为[Ymin,Ymax]；
第二格网生成子模块，将待处理平面处理成一个长宽单元数分别为K1、K2的第二规则格网，该第二规则格网的每个单元可以存储一组纹理坐标(u,v)和一个深度值d；
水印预处理子模块，对待嵌入的水印进行光栅化处理，对光栅化处理后的水印图片进行缩放处理，使得水印图片的大小小于等于待处理的三维实景数据的平面范围；
初始化子模块，初始化第二规则格网，将第二规则格网中所有单元的纹理坐标均设置为(-1,-1)，深度值d均设置为NAN，同时对水印图片进行边缘透明填充，使得水印图片大小与第二规则格网大小一致；
顶点映射子模块，令三维实景数据的任意顶点的坐标P为(Xi，Yi，Zi)，对应的纹理坐标为(ui，vi)，则该顶点P投影到第二规则格网的行列号为ri和ci，该单元所存储的纹理坐标为(u,v)，深度值为d，如果d为NAN或者d小于Zi，则将(ui，vi)替换(u,v)，Zi替换d，其中
Figure BDA0002312680290000121
重复本步骤，直到所有顶点都已经投影到第二规则格网中，并且更新好纹理坐标和深度值；
水印模型套合子模块，令三维实景数据的任一三角形顶点为Pi 0,Pi 1,Pi 2，将该三个顶点Pi 0,Pi 1,Pi 2按照上述公式(6)投影到第二规则格网中，投影后的坐标为P’i 0,P’i 1,P’i 2，若投影位置存储的纹理坐标与其实际纹理坐标一致，则进行如下操作：设水印图片对位置P’i 0,P’i 1,P’i 2的内容为Ia，三角形Pi 0,Pi 1,Pi 2在原纹理图像中的内容为Ib，则两者融合之后的结果为Ic＝0.5×(Ia+Ib)，再将Ic更新回纹理图像。

Claims (6)

1.一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：它包括以下步骤：
(1)利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；
(2)利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理；
所述步骤(1)中利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型，包括以下子步骤：
(1a)令全球高程异常模型的分辨率为s，已知全球经度的范围为[-180，180]，纬度的范围为[-90，90]，则全球高程异常模型在经度和纬度方向上的单元数分别为long_size和lat_size，其中，
Figure FDA0003766503690000011
(1b)生成长宽单元数分别为long_size和lat_size的第一规则格网，该第一规则格网的每个单元存储一个浮点数，表示该单元所在位置的高程异常值；
(1c)令第一规则格网的某个单元的行列号为r和c，则其对应的经纬度为L和B，其中
Figure FDA0003766503690000012
(1d)设高程异常值满足带有噪声的正态分布f(x,y)，则得到的全球高程异常模型如下：
Figure FDA0003766503690000013
其中：rand()为随机函数，返回值范围为[0,1]，A为幅值，u为均值，σ为标准差，％表示取模，int表示取整；
所述步骤(2)中利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，包括以下子步骤：
(2a)令三维实景数据的任一顶点的坐标为P(B,L,H)，对应的全球高程异常模型中较近点P00的行列号为r0和c0，经纬度为(B0,L0)，其中，
Figure FDA0003766503690000021
Figure FDA0003766503690000022
(2b)获取与P00(r0,c0)临近的三个点的行列号坐标分别为P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)；
(2c)根据全球高程异常模型，获取P00(r0,c0)、P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)对应的高程异常值分别为H00，H10，H01，H11，则点P的高程异常值为Δh：
Δh＝(1-a)(1-b)H00+(1-a)bH01+a(1-b)H10+abH11；
其中，
Figure FDA0003766503690000023
(2d)对三维实景数据的顶点P(B,L,H)进行高程脱密，脱密后的高程值为H'＝H+Δh。
2.根据权利要求1所述的一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：所述子步骤(1d)中还对全球高程异常模型进行高斯滤波。
3.根据权利要求1所述的一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：所述步骤(2)之后还包括步骤(3)：采用纹理重投影算法，将水印嵌入到三维实景数据中，该步骤包括以下子步骤：
(3a)令水印之间的间隔为d米，则每隔d米抽取一块三维实景数据作为待处理数据，针对每块待处理的三维实景数据，计算其平面范围，X方向范围为[Xmin,Xmax]，Y方向范围为[Ymin,Ymax]；
(3b)将待处理平面处理成一个长宽单元数分别为K1、K2的第二规则格网，该第二规则格网的每个单元可以存储一组纹理坐标(u,v)和一个深度值d；
(3c)对待嵌入的水印进行光栅化处理，对光栅化处理后的水印图片进行缩放处理，使得水印图片的大小小于等于待处理的三维实景数据的平面范围；
(3d)初始化第二规则格网，将第二规则格网中所有单元的纹理坐标均设置为(-1,-1)，深度值d均设置为NAN，同时对水印图片进行边缘透明填充，使得水印图片大小与第二规则格网大小一致；
(3e)令三维实景数据的任意顶点的坐标P为(Xi，Yi，Zi)，对应的纹理坐标为(ui，vi)，则该顶点P投影到第二规则格网的行列号为ri和ci，该单元所存储的纹理坐标为(u,v)，深度值为d，如果d为NAN或者d小于Zi，则将(ui，vi)替换(u,v)，Zi替换d，其中，
Figure FDA0003766503690000031
重复本步骤，直到所有顶点都已经投影到第二规则格网中，并且更新好纹理坐标和深度值；
(3f)令三维实景数据的任一三角形顶点为Pi 0,Pi 1,Pi 2，将该三个顶点按照上述公式(6)投影到第二维格网中，投影后的坐标为P’i 0,P’i 1,P’i 2，若投影位置存储的纹理坐标与其实际纹理坐标一致，则进行如下操作：设水印图片对位置P’i 0,P’i 1,P’i 2的内容为Ia，三角形Pi 0,Pi 1,Pi 2在原纹理图像中的内容为Ib，则融合之后的结果为Ic＝0.5×(Ia+Ib)，再将Ic更新回纹理图像。
4.一种针对三维实景数据的脱密装置，其特征在于：它包括：
模型生成模块，用于利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；
脱密处理模块，用于利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理；
所述模型生成模块包括：
第一参数获取子模块，令全球高程异常模型的分辨率为s，已知全球经度的范围为[-180，180]，纬度的范围为[-90，90]，则全球高程异常模型在经度和纬度方向上的单元数分别为long_size和lat_size，其中，
Figure FDA0003766503690000032
第一格网生成子模块，生成长宽单元数分别为long_size和lat_size的第一规则格网，该第一规则格网的每个单元存储一个浮点数，表示该单元所在位置的高程异常值；
第一行列-经纬转换子模块，令第一规则格网的某个单元的行列号为r和c，则其对应的经纬度为L和B，其中
Figure FDA0003766503690000041
模型获取子模块，设高程异常值满足带有噪声的正态分布f(x,y)，则得到的全球高程异常模型如下：
Figure FDA0003766503690000042
其中：rand()为随机函数，返回值范围为[0,1]，A为幅值，u为均值，σ为标准差，％表示取模，int表示取整；
所述脱密处理模块包括：
第二行列-经纬转换子模块，令三维实景数据的任一顶点的坐标为P(B,L,H)，对应的全球高程异常模型中较近点P00的行列号为r0和c0，经纬度为(B0,L0)，其中，
Figure FDA0003766503690000043
Figure FDA0003766503690000044
临近点获取子模块，获取与P00(r0,c0)临近的三个点的行列号坐标分别为P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)；
高程异常值获取子模块，根据全球高程异常模型，获取P00(r0,c0)、P10(r1,c0)、P01(r0,c1)、P11(r1,c1)对应的高程异常值分别为H00，H10，H01，H11，则得到三维实景数据的顶点P(B,L,H)的高程异常值为Δh：
Δh＝(1-a)(1-b)H00+(1-a)bH01+a(1-b)H10+abH11；
其中，
Figure FDA0003766503690000051
高程脱密子模块，对三维实景数据的顶点P(B,L,H)进行高程脱密，脱密后的高程值为H'＝H+Δh。
5.根据权利要求4所述的一种针对三维实景数据的脱密装置，其特征在于：所述模型获取子模块还用于对全球高程异常模型进行高斯滤波。
6.根据权利要求4所述的一种针对三维实景数据的脱密装置，其特征在于：还包括水印嵌入模块：用于采用纹理重投影算法，将水印嵌入到三维实景数据中；所述水印嵌入模块包括：
第二参数获取子模块，令水印之间的间隔为d米，则每隔d米抽取一块三维实景数据作为待处理数据，针对每块待处理的三维实景数据，计算其平面范围，X方向范围为[Xmin,Xmax]，Y方向范围为[Ymin,Ymax]；
第二格网生成子模块，将待处理平面处理成一个长宽单元数分别为K1、K2的第二规则格网，该第二规则格网的每个单元可以存储一组纹理坐标(u,v)和一个深度值d；
水印预处理子模块，对待嵌入的水印进行光栅化处理，对光栅化处理后的水印图片进行缩放处理，使得水印图片的大小小于等于待处理的三维实景数据的平面范围；
初始化子模块，初始化第二规则格网，将第二规则格网中所有单元的纹理坐标均设置为(-1,-1)，深度值d均设置为NAN，同时对水印图片进行边缘透明填充，使得水印图片大小与第二规则格网大小一致；
顶点映射子模块，令三维实景数据的任意顶点的坐标P为(Xi，Yi，Zi)，对应的纹理坐标为(ui，vi)，则该顶点P投影到第二规则格网的行列号为ri和ci，该单元所存储的纹理坐标为(u,v)，深度值为d，如果d为NAN或者d小于Zi，则将(ui，vi)替换(u,v)，Zi替换d，其中，
Figure FDA0003766503690000061
重复本步骤，直到所有顶点都已经投影到第二规则格网中，并且更新好纹理坐标和深度值；
水印模型套合子模块，令三维实景数据的任一三角形顶点为Pi 0,Pi 1,Pi 2，将该三个顶点按照上述公式(6)投影到第二维格网中，投影后的坐标为P’i 0,P’i 1,P’i 2，若投影位置存储的纹理坐标与其实际纹理坐标一致，则进行如下操作：设水印图片对位置P’i 0,P’i 1,P’i 2的内容为Ia，三角形Pi 0,Pi 1,Pi 2在原纹理图像中的内容为Ib，则融合之后的结果为Ic＝0.5×(Ia+Ib)，再将Ic更新回纹理图像。
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