一种抗要素删除的矢量地理数据精确认证算法

脆弱水印是数字水印技术的一个重要分支,可以实现对数据内容真实性的认证,并能准确检测到数据的篡改位置、篡改量甚至篡改类型,是解决矢量地理数据完整性认证难题的有力手段。基于脆弱水印技术,该文提出了一种抗要素删除的矢量地理数据精确认证算法。在认证内容嵌入过程中,首先按照"Zig-Zag"排序方式建立矢量地理数据的空间位置关系;然后,提取坐标值精度位前的数值生成脆弱水印信息;最后,根据量化的思想将水印信息嵌入到排序后的相邻数据点上。在认证时,将提取到的水印信息与生成的水印信息进行对比,根据二者是否一致来鉴别数据是否发生更新。实验结果表明,该文提出的认证算法可实现数据更新时的精确认证,对各种篡改包括要素删除、增加、平移等能够精确定位与标记。     

一种基于坡度分析的DEM数字水印算法

提出一种新的基于坡度分析的DEM数字水印算法.该算法以DEM坡度为主要研究对象,由于坡度误差主要集中在平坦地区,而经小波变换后的DEM低频系数信息可反映DEM区域的地形复杂度,因此,通过对DEM低频系数进行分析,可自适应地确定水印的嵌入位置;然后以加性法则将水印信息嵌入低频系数,再经小波逆变换,即可得到含水印信息的DEM数据.实验结果表明,该算法能完全满足水印的不可见性,对DEM数据的高程精度、坡度精度及等高线的提取精度影响都很小,能够满足一定的应用要求,且具有良好的抗噪能力.     

基于金字塔模型的遥感影像感知哈希认证算法

针对遥感影像数据量较大的特点,提出一种基于金字塔模型的遥感影像感知哈希认证算法。首先,在原始遥感影像基础上通过重采样建立不同分辨率的影像层,并根据认证的粒度要求对各层影像进行格网划分;然后,通过分块DCT变换提取各格网单元的内容特征,进而构造格网单元的感知哈希序列,最终得到原始遥感影像的感知哈希序列。影像认证端可以认证不同分辨率影像层的内容完整性,也可以验证初始影像的内容完整性。实验与分析表明,该算法能够实现不同尺度下的遥感影像内容完整性认证,并对篡改区域进行定位。     

基于同步函数的栅格地理数据变换域盲水印算法

提出一种适合于栅格地理数据版权保护的变换域盲水印算法。在分析栅格地理数据及其水印特征的基础上,引入数学映射思想,依据分块数据经傅立叶变换后的首个系数构建数据-水印同步函数,在水印信息与分块数据之间建立起稳健的具有双向定位性质的对应关系;采用量化思想设计水印嵌入规则,并在同步函数的指导下,将对应的水印信息嵌入分块数据中频分量系数的相位和幅值,在水印嵌入过程中建立了水印误差控制机制,以满足栅格地理数据精度要求。实验结果表明,所提出的算法既具有较好的不可感知性,又能有效保证栅格地理数据质量,尤为重要的是,算法对常规攻击、几何攻击及一定程度的复合攻击等具有好的鲁棒性,适用于栅格地理数据的版权保护。     

一种不依赖主键的地理数据库水印算法

根据数字水印技术,结合地理数据库中数据的坐标属性和特点,分析了传统数据库水印算法存在的主键依赖和嵌入不均匀等问题,提出了一种不依赖主键的地理数据库水印算法,通过对地理数据进行可嵌位的分离和映射,建立双重定位机制,实现了水印信息的同步,并引入校验方法增强水印算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够较好地抵抗数据库的常用攻击方式,具有较强的可行性和实用价值。     

基于NSCT与改进SIFT特征点的GF-2影像水印算法

现有基于SIFT特征点的水印算法因特征区域重叠导致算法鲁棒性较差,不能满足GF-2影像版权保护的需求。该文采用Mean Shift对SIFT特征点进行优化和改进,提出一种基于NSCT与改进SIFT特征点的GF-2影像数字水印算法。首先,提取GF-2影像的SIFT特征点,采用Mean Shift对其进行聚类处理,将所有聚类中心作为影像的关键点,并计算关键点的平均SIFT描述符,以保证所生成的影像关键点具有与SIFT特征点相同的特征属性;其次,根据关键点构建影像的特征区域,并对其进行几何归一化处理;最后,对特征区域进行NSCT分解,选择低频子带进行奇异值分解,根据加性规则将水印信息的奇异值嵌入低频子带的奇异值中,并通过相应的逆变换得到含水印影像。与其他算法对比验证结果表明,该算法既具有良好的不可见性,又对常规攻击以及旋转、裁剪、缩放等几何攻击具有较好的鲁棒性,且能有效减轻特征区域的重叠现象,适用于GF-2影像的版权保护。     

基于QR码和量化DCT的遥感影像数字水印算法

利用快速响应矩阵码(QR Code)生成原理和强自纠错特性的技术优势,提出了一种基于QR码和量化DCT的遥感影像数字水印算法。首先,将原始水印信息生成QR码并对其进行预处理,保存QR码的数据编码和纠错编码,同时将数据编码和特征水印结合生成待嵌入的水印信息;然后对载体遥感影像进行8×8分块DCT,根据量化规则将水印信息嵌入到载体遥感影像DCT域的直流系数中;最后,对所提算法进行验证。实验结果表明,该算法不仅降低了嵌入数据量,而且能够抵抗裁剪、压缩、噪声、滤波等常规攻击以及复合攻击,具有较强的鲁棒性和实用性。     

基于三维激光点云的复杂道路场景杆状交通设施语义分类

文章提出一种完整的全自动化处理框架,基于三维激光点云数据对高速公路和城市道路场景的杆状目标进行了检测和分类,主要包括3个步骤：数据预处理、杆状目标检测和分类。其中,在数据预处理阶段,采用基于布料模拟滤波算法自动分离地面点和非地面点,然后基于欧氏距离聚类方法对非地面点进行快速聚类,以及采用迭代图割算法进一步分割目标对象;在目标检测阶段,集成先验信息、形状信息和位置导向搭建滤波器,对杆状目标进行检测;在对象分类过程中基于多属性特征,利用随机森林分类器对目标的特征进行计算和分类。并使用3个道路场景数据集进行测试,结果显示,3个数据集的整体MCC系数为95.6%,分类准确率为96.1%。这说明文章所构建方法具有较高性能。另外,该方法还可以鲁棒地检测杆状目标的重叠区域,较为适应复杂程度不同的道路场景。     

基于节点特征的矢量地图零水印算法

为实现高保真矢量地图的版权保护,提出一种基于节点特征的矢量地图零水印算法。该方案以矢量地图线图元节点为基础,先采用道格拉斯一普克压缩算法提取特征节点,然后采用K-means聚类算法对特征点进行分块,最后根据各个分块内的特征点到聚类中心点距离的关系提取特征信息。处理水印图像时,先采用基于完全互补码的扩频技术扩大水印容量,然后采用混沌置乱保障水印的安全,再对水印图像进行分块处理,最后将水印信息与提取到的地图特征进行异或运算,由此构造出能够抗几何变化、简化、数据扰动等攻击的零水印参数。结果表明,该方案能够解决传统水印算法中地图精度与水印鲁棒性间的矛盾,并通过添加多重秘钥的方式保障了算法的安全性。     

抗拼接攻击的矢量瓦片数据水印算法

网络环境下矢量瓦片数据应用广泛,引发多用户、多线程的非法爬取等安全问题。该文针对网络环境矢量瓦片数据版权保护和用户追溯的需求,提出了一种抗拼接攻击、鲁棒性强的矢量瓦片水印算法。首先,在水印信息生成阶段对两段编码进行设计,在保证区分度的同时,提供尽可能多的用户编码;其次,在水印嵌入和检测阶段,改进了经典的量化索引调制方法,根据矢量瓦片的精度划分更多数量的区间,以提高水印容量。实验结果表明,该文提出的矢量瓦片水印算法能够保证数据的可用性,并且对增加、删除、更新以及多用户的拼接攻击均具有较好的鲁棒性,实现了矢量瓦片的版权保护和用户追溯功能。