抗投影变换的矢量地理数据水印算法

在矢量地理数据水印算法研究中,以往研究较多考虑增删点、裁剪、平移、旋转等攻击方式,而对抗投影变换的攻击方式研究较少。由于投影变换在GIS中具有重要意义,故本文提出了一种抗投影变换的矢量地理数据水印算法。水印嵌入前,对待嵌矢量地理数据利用道格拉斯算法进行压缩,使用四叉树分块选取特征点,提取并保存特征点及其属性信息;水印嵌入采用坐标映射和量化机制以增强水印算法的鲁棒性;检测水印时,将待检测数据与原始特征点进行属性信息匹配,匹配成功的同名点采用二元三次多项式进行最小二乘法拟合,根据拟合的多项式系数对待检测数据进行投影变换,最终实现水印信息的提取。实验结果表明,本方法能抵抗投影变换攻击、增删点、几何变换以及它们的复合攻击,具有较好的可行性和实用性。     

一种非数值型GIS属性数据库水印算法

针对非数值型GIS属性数据库,该文提出了一种基于Unicode不可见字符的数据库水印算法。首先,研究了传统文本水印算法应用于GIS属性数据中的缺陷,分析了不可见字符具有的优势;然后,构建了水印信息与不可见字符的映射机制。其中,不可见字符包含当前的水印值和其所在的位置信息;最后,通过将映射后的水印信息乱序嵌入到属性数据库中。在进行水印检测时,根据嵌入的逆过程提取出原始的水印信息和对应的水印位,按照多数原则提取当前位对应的水印信息。通过测试实验和对比分析证明,该算法具有好的不可感知性,并且对数据增加、删除、更新、生成视图等攻击操作具有很好的鲁棒性,具有较强的实用价值。     

小数据量矢量地理数据水印算法

针对小数据量矢量地理数据的版权保护需求,提出了一种基于压缩感知和多段量化调制的矢量地理数据水印算法。水印信息生成中,对二值水印图像分块稀疏表达并运用压缩感知理论进行测量,构建量化表将测量结果调制为量化值,从而压缩水印信息并保证水印信息的可重构性。在水印嵌入过程中,提出基于角度的多段量化水印嵌入机制,建立水印量化值和角度量化区间的映射关系,对矢量数据相邻节点形成的夹角进行多段量化调制并嵌入水印,提高每个节点承载的水印容量。试验结果表明,算法能够对100个点的矢量数据嵌入并检测水印信息,水印容量达每节点7 bit,且对增点、删点、排序、平移、旋转、缩放等攻击具有好的稳健性,有效解决了水印容量与小数据量之间的矛盾。