CN113284031A - 一种三维点云数据抗抽稀鲁棒水印算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种三维点云数据抗抽稀鲁棒水印算法，涉及信息安全技术领域，通过设计基于点云数据存储坐标整数位作为初始参数的混沌序列生成算法，基于生成的混沌序列获得索引参数，并通过索引参数设定该坐标点嵌入水印信息的内容，并将对应的水印信息通过量化调制坐标的低精度位进行嵌入，从而实现水印信息的嵌入；在水印提取时，通过同样的方法计算每个坐标点对应的是哪几位水印信息，并通过多数原则进行水印提取。本发明能够满足在三维点云数据在抽稀或格式转换之后依然能够读取水印信息。本发明为三维点云数据版权保护提供有效的技术手段。
Description
技术领域
本发明涉及信息安全技术领域，具体为一种三维点云数据抗抽稀鲁棒水印算法。
背景技术
随着网络技术的日益发展、数据的共享以及数据传输变得方便快捷，但随之而来的各类图像数据安全问题也变得日益凸显。在测绘地理信息行业，由影像匹配技术或激光雷达技术产生的点云数据近年来得到了广泛应用。随着点云数据的普及，通过对数据进行抽稀，从而消除数据版权信息，进而导致数据泄露、恶意盗取和非法传播变得十分简单，如何有效保护其版权，已成为亟待解决的问题。
目前公开的点云水印算法能够较好的实现水印信息的嵌入和提取，多基于格式转换攻击，但点云数据经常需要使用抽稀操作，若无法对点云数据全局进行加密，导致抽稀后数据会对水印信息产生不可逆的破坏。由于其抽稀操作攻击类型与格式转换不完全相同，需要一种考虑全局尺度内隐的信息特征对水印进行内嵌。本发明结合二代水印的优势，利用混沌量化方法，提出了一种抗抽稀攻击的点云水印加密算法。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提出一种基于原始无人机影像匹配点云，结合图像处理和数字地形分析的自动化梯田提取技术，为水土保持监测和土地利用调查提供基础数据和决策支持。
一种三维点云数据抗抽稀鲁棒水印算法，包括以下步骤：
S1：水印信息生成；具体操作如下：
S1-1：将100个字符的水印信息转为Unicode编码，共计1600bit。若不足 100字符，则以设定的特殊字符进行标记；
S1-2：将1600bit水印信息以8bit为一组Wi＝{w(t)|w(t)∈{0，1}，t＝0，1...，7}，共计分为200组Wi，i＝0，1...，199；
S2：水印信息嵌入；
S2-1：读取待嵌入三维点云数据，获取每个坐标点的坐标值；
S2-2：将每个坐标点x，y，z坐标值求和得S，记录S0＝mod(S，100000)；
S2-3：设置参数u＝3.57+S0/107，输入logistic，配合其他几个设定的参数，可以生成一个200个数的混沌序列V0(i)，i＝0，1...，199；
S2-4：将混沌序列V0(i)按照升序进行排序获得V1(i)，记录V0(0)在排序后V1(i)中的索引为N；
S2-5：则该坐标点嵌入第N组水印WN-1；
S2-6：对x，y坐标小数位前三位和z坐标小数位前两位，共计8位分别进行奇偶量化以嵌入WN-1所代表的水印信息；
S2-7：每个坐标的每个小数位该数字m嵌入WN-1(i)时的水印调制公式为：
S2-8：替换原坐标值，完成水印嵌入。
优选的，还包括水印检测，具体操作如下：
S3-1：读取抽稀后的三维点云数据，获取每个坐标点的坐标值；
S3-2：将每个坐标点x，y，z坐标值求和得S′，记录S0′＝mod(S′，100000)；
S3-3：设置参数u＝3.57+S0′/107，结合其他几个预先设定的参数，输入 logistic混沌计算，生成一个200个数的混沌序列V0′(i)，i＝0，1...，199；
S3-4：将混沌序列V0′(i)按照升序进行排序获得V1′(i)，记录V0′(0)在排序后V1′(i) 中的索引为N′；
S3-5：对该坐标点的x，y坐标小数位前三位和z坐标小数位前两位，共计8 位分别进行水印信息提取，作为一次提取的W′N-1的结果；
S3-6：W′N-1(i)通过对应的小数位的数字m′进行水印提取公式为：
S3-8：当完成所有点的水印提取，或者已提取到足够多的结果是停止检测，选择PN-1中出现次数最多的W′N-1(i)最为改组水印的提取结果；
S3-9：合并每个组的提取结果，生成完整的水印信息，从而完成水印检测。
本发明的有益效果是：
本发明通过设计基于点云数据存储坐标整数位作为初始参数的混沌序列生成算法，基于生成的混沌序列获得索引参数，并通过索引参数设定该坐标点嵌入水印信息的内容，并将对应的水印信息通过量化调制坐标的低精度位进行嵌入，从而实现水印信息的嵌入；在水印提取时，通过同样的方法计算每个坐标点对应的是哪几位水印信息，并通过多数原则进行水印提取。本发明能够满足在三维点云数据在抽稀或格式转换之后依然能够读取水印信息。本发明为三维点云数据版权保护提供有效的技术手段。
附图说明
图1是本发明方法的水印生成与嵌入流程图；
图2是本发明方法的水印检测流程图；
图3是本发明方法的实验数据；
图4是使用本发明方法进行水印嵌入后的数据；
图5是对嵌入水印后的数据进行攻击后提取的数据部分和检测结果：其中：
(a)为随机抽稀攻击；
(b)为k-d树抽稀攻击；
(c)为格式转换攻击。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
选择某地区点云数据作为实验数据，针对水印信息的生成、嵌入和检测等整个过程，给出本发明方法的一个实施例，进一步详细说明本发明。如图3，本实施例选择通用点云数据标准文件格式.xyz，该数据约1000万个点。
水印信息生成：
步骤一：本实施例嵌入的版权信息为“南京纹图”，其余字符用“密”补全，最终将水印字符串补充至100个字符，然后将水印信息转换为Unicode编码，共计1600bit。
步骤二：将生成的1600bit水印信息顺序分为200组；
水印信息嵌入：
步骤一：读取点云每一点坐标x,y,z；
步骤二：将每个坐标点x，y，z坐标值求和得S，记录S0＝mod(S，100000)；
步骤三：设置参数u＝3.57+S0/107，输入logistic，配合其他几个设定的参数，可以生成一个200个数的混沌序列V0(i)，i＝0，1...，199；
步骤四：将混沌序列V0(i)按照升序进行排序获得V1(i)，记录V0(0)在排序后 V1(i)中的索引为N；
步骤五：则该坐标点嵌入第N组水印WN-1；
步骤六：对x，y坐标小数位前三位和z坐标小数位前两位，共计8位分别进行奇偶量化以嵌入WN-1所代表的水印信息；
步骤七：按照下式将每个点的第m位嵌入WN-1(i)：结果如图4；
水印信息的检测：
步骤一：读取抽稀后的三维点云数据，获取每个坐标点的坐标值；
步骤二：将每个坐标点x，y，z坐标值求和得S′，记录S0′＝mod(S′，100000)；
步骤三：设置参数u＝3.57+S0′/107，结合其他几个预先设定的参数，输入logistic混沌计算，生成一个200个数的混沌序列V0′(i)，i＝0，1...，199；
步骤四：将混沌序列V0′(i)按照升序进行排序获得V1′(i)，记录V0′(0)在排序后V1′(i)中的索引为N′；
步骤五：对该坐标点的x，y坐标小数位前三位和z坐标小数位前两位，共计 8位分别进行水印信息提取，作为一次提取的W′N-1的结果；
步骤六：按以下公式对对应的小数位的数字m′提取水印信息W′N-1(i)
步骤七：由于W′N-1(i)将被检测多次，检测结果将保存在一个序列中， PN-1＝{W′N-1(1)，W′N-1(2)...，W′N-1(n)}；
步骤八：当完成所有点的水印提取，或者已提取到足够多的结果是停止检测，选择PN-1中出现次数最多的W′N-1(i)最为改组水印的提取结果；
步骤九：合并每个组的提取结果，生成完整的水印信息，从而完成水印检测。再将其转换为字符串后，删去冗余的补充位“密”。
本发明基于图像内容寻找图像在屏摄过程中的不变特征，很好的实现了水印信息的同步；提高变换域水印算法鲁棒性技术，这样可以保证面对抽稀这一复杂攻击时，水印信息能够正确提取。因此，本发明方法可以很好的抵抗屏摄攻击和常规图像攻击。
(1)抽稀攻击
将嵌入水印信息的点云数据进行读取后，并采用随机抽稀、k-d树抽稀等常见抽稀方法进行抽稀。然后，对数据进行水印信息提取。实验结果表明，对于常见抽稀算法，该方法可以有效抵抗抽稀攻击，此外该方法由于使用了坐标内隐信息，理论上对所有抽稀算法均适用。
(2)格式转换
为模拟实际应用场景，对嵌入水印的图像格式转换为.las，然后逆向转换为.xyz，并提去水印信息，如图5所示。实验结果表明，对于常见通用点云数据格式，该方法可以有效抵抗格式转换攻击，此外该方法由于使用了坐标内隐信息，理论上对所有抽稀算法均适用。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (2)
1.一种三维点云数据抗抽稀鲁棒水印算法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：水印信息生成；具体操作如下：
S1-1：将100个字符的水印信息转为Unicode编码，共计1600bit。若不足100字符，则以设定的特殊字符进行标记；
S1-2：将1600bit水印信息以8bit为一组Wi＝{w(t)|w(t)∈{0，1}，t＝0，1...，7}，共计分为200组Wi，i＝0，1...，199；
S2：水印信息嵌入；
S2-1：读取待嵌入三维点云数据，获取每个坐标点的坐标值；
S2-2：将每个坐标点x，y，z坐标值求和得S，记录S0＝mod(S，100000)；
S2-3：设置参数u＝3.57+S0/107，输入logistic，配合其他几个设定的参数，可以生成一个200个数的混沌序列V0(i)，i＝0，1...，199；
S2-4：将混沌序列V0(i)按照升序进行排序获得V1(i)，记录V0(0)在排序后V1(i)中的索引为N；
S2-5：则该坐标点嵌入第N组水印WN-1；
S2-6：对x，y坐标小数位前三位和z坐标小数位前两位，共计8位分别进行奇偶量化以嵌入WN-1所代表的水印信息；
S2-7：每个坐标的每个小数位该数字m嵌入WN-1(i)时的水印调制公式为：
S2-8：替换原坐标值，完成水印嵌入。
2.根据权利要求1所述的三维点云数据抗抽稀鲁棒水印算法，其特征在于：还包括水印检测，具体操作如下：
S3-1：读取抽稀后的三维点云数据，获取每个坐标点的坐标值；
S3-2：将每个坐标点x，y，z坐标值求和得S′，记录S0′＝mod(S′，100000)；
S3-3：设置参数u＝3.57+S0′/107，结合其他几个预先设定的参数，输入logistic混沌计算，生成一个200个数的混沌序列V0′(i)，i＝0，1...，199；
S3-4：将混沌序列V0′(i)按照升序进行排序获得V1′(i)，记录V0′(0)在排序后V1′(i)中的索引为N′；
S3-5：对该坐标点的x，y坐标小数位前三位和z坐标小数位前两位，共计8位分别进行水印信息提取，作为一次提取的W′N-1的结果；
S3-6：W′N-1(i)通过对应的小数位的数字m′进行水印提取公式为：
S3-7：由于W′N-1(i)将被检测多次，检测结果将保存在一个序列中，PN-1＝{W′N-1(1)，W′N-1(2)...，W′N-1(n)}；
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S3-9：合并每个组的提取结果，生成完整的水印信息，从而完成水印检测。
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