一種基于DCT的地理數(shù)據(jù)版權(quán)保護(hù)方法

汪傳建,程莉,趙慶展,張麗,郭理

(1石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,石河子832003;2石河子大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院,石河子832003)

一種基于DCT的地理數(shù)據(jù)版權(quán)保護(hù)方法

汪傳建1,程莉2,趙慶展1,張麗1,郭理1

(1石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,石河子832003;2石河子大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院,石河子832003)

為了保護(hù)地理數(shù)據(jù)的版權(quán),根據(jù)地理數(shù)據(jù)所具有的特性,提出了一種基于DCT(discrete cosine transform)的地理數(shù)據(jù)水印算法。該算法對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化操作以構(gòu)造空域,實(shí)施DCT變換,輕微修改DCT系數(shù),然后實(shí)施逆DCT變換,得到修改后的空域,通過(guò)調(diào)整地理數(shù)據(jù)中點(diǎn)的分布情況嵌入水印信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本算法能抵抗平移、縮放、旋轉(zhuǎn)和化簡(jiǎn)攻擊。

地理數(shù)據(jù);水印;網(wǎng)格化;DCT變換

Abstract:To protect the copyright of geographical data,a geographical data watermarking algorithm is proposed in this paper considering the characteristics of geographical data.We compute minimum bounding rectangle of the geographical data,divide the geographical data into grids on the boundary of the minimum bounding rectangle,count the number of vertices in all cells and derive a grid weigh array.Discrete cosine transform is applied to the grid weigh array.Watermarks are hidden in the DCT coefficients by modifying the signs of DCT coefficients with middle frequencies.Inverse discrete cosine transform is applied to the modified DCT coefficients and modified grid weigh array is derived.The vertices are redistributed according to the modified grid weigh array.Experiments show that the algorithm is robust against translation,scaling,rotation and simplification attack.

Key words:geographical data;watermarking;discrete cosine transform

隨著3S(RS、GIS、GPS)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,地理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性作用日益凸顯,地理數(shù)據(jù)的需求量越來(lái)越大;但是地理數(shù)據(jù)的采集和生產(chǎn)離不開(kāi)專業(yè)的技術(shù)人才,需耗費(fèi)大量的物力和財(cái)力。而且地理數(shù)據(jù)的拷貝非常容易,加上目前缺乏保護(hù)地理數(shù)據(jù)版權(quán)的有效措施,一旦地理數(shù)據(jù)被出售,非法拷貝就難以避免,這損害了數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的利益[1]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者將數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)用于地理數(shù)據(jù),提出了一些地理數(shù)據(jù)水印方法。根據(jù)水印特征域的不同,地理數(shù)據(jù)水印技術(shù)可分為空域水印模式、變換域水印模式。地理數(shù)據(jù)中的地物對(duì)象是由有組織的頂點(diǎn)集合構(gòu)成的,地理數(shù)據(jù)實(shí)際上是基于某一地理坐標(biāo)系統(tǒng)的頂點(diǎn)坐標(biāo)序列?；诳沼虻牡乩頂?shù)據(jù)水印方法是在精度范圍內(nèi)移動(dòng)頂點(diǎn)或直接修改頂點(diǎn)的坐標(biāo)值來(lái)嵌入水印信息[2-6]。基于變換域的地理數(shù)據(jù)水印模式的主要思路是:合理選擇某種空域載體數(shù)據(jù),對(duì)載體實(shí)施頻域變換,然后通過(guò)修改頻域系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。典型的變換域包括DFT域[7-8]、DWT域[9-10]和DCT域[11]。該算法具有抗幾何攻擊、頂點(diǎn)重排等攻擊。但由于變換域的構(gòu)造是基于數(shù)據(jù)頂點(diǎn)坐標(biāo),因此該法難以有效抵抗化簡(jiǎn)攻擊。

本文根據(jù)地理數(shù)據(jù)所具有的特性,提出了一種新的基于DCT的地理數(shù)據(jù)水印算法。對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化操作以構(gòu)造空域,實(shí)施DCT變換,輕微修改DCT系數(shù),然后實(shí)施逆DCT變換,得到修改后的空域,通過(guò)調(diào)整地理數(shù)據(jù)中點(diǎn)的分布情況嵌入水印信息。

1 水印嵌入

水印信息嵌入過(guò)程的基本流程如圖1所示。

圖1 水印嵌入過(guò)程Fig.1 Watermark embedding process

1.1 水印生成

本算法采用帶有版權(quán)信息的黑白二值圖像作為原始水印信息。為了增強(qiáng)水印的安全性,首先對(duì)原始水印圖片進(jìn)行置亂操作,然后讀取置亂后圖像的數(shù)據(jù)部分作為要嵌入的水印bit串。本文采用基于Arnold變換[12]的置亂方法對(duì)水印信息進(jìn)行置亂。本文水印圖像大小為32×32,進(jìn)行 K次置亂操作后得到置亂后的水印圖像W,W即為后面要嵌入的水印信息。置亂次數(shù) K作為密鑰的進(jìn)行保存,水印檢測(cè)時(shí)用于恢復(fù)出原來(lái)的水印圖像。水印圖像的置亂周期 T為24。

1.2 網(wǎng)格化

在對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行“網(wǎng)格化”處理之前,本文先用道格拉斯-普克算法對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行化簡(jiǎn),將坐標(biāo)點(diǎn)劃分為關(guān)鍵點(diǎn)和非關(guān)鍵點(diǎn)。

為了對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理,首先計(jì)算地理數(shù)據(jù)的最小綁定矩形,然后以最小綁定矩形為邊界,把整個(gè)地圖劃分為大小相等的矩形組成的二維網(wǎng)格,將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到各個(gè)網(wǎng)格單元中。統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格單元中非關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)目,得到一個(gè)網(wǎng)格權(quán)值矩陣G。本文在構(gòu)造網(wǎng)格權(quán)值矩陣時(shí)需過(guò)濾關(guān)鍵點(diǎn),而對(duì)非關(guān)鍵點(diǎn)只進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。過(guò)濾關(guān)鍵點(diǎn)是為了保證地圖嵌入水印之后不會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的變形。同時(shí),確定二維網(wǎng)格時(shí),為了保證水印的嵌入對(duì)地圖影響最小,將網(wǎng)格單元大小取值為地理數(shù)據(jù)精度的一半以下。網(wǎng)格大小作為密鑰保存,在水印提取過(guò)程中也需要使用該密鑰對(duì)水印化數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化。

1.3 嵌入水印

對(duì)上述網(wǎng)格權(quán)值矩陣 G實(shí)施DCT變換,得到DCT頻域系數(shù)矩陣。DCT系數(shù)分為低頻分量、中頻分量和高頻分量。本算法選擇DCT系數(shù)的中頻分量嵌入水印信息。

本文通過(guò)修改AC系數(shù)正負(fù)值的方式達(dá)到嵌入水印的目的。具體修改過(guò)程如下:

在增加(Add)點(diǎn)的子函數(shù)中,從參數(shù)所指定的網(wǎng)格中任意選擇1個(gè)點(diǎn),如果其后面1個(gè)或前1個(gè)點(diǎn)也在這個(gè)網(wǎng)格內(nèi)時(shí),就在這2個(gè)點(diǎn)的連線中取個(gè)位置插入1個(gè)點(diǎn)(比如連線中點(diǎn)位置);在減少(Remove)點(diǎn)的子函數(shù)中,從該網(wǎng)格中任意選擇1個(gè)非關(guān)鍵點(diǎn),直接刪除即可,因?yàn)樵谶M(jìn)行網(wǎng)格化之前已經(jīng)對(duì)地圖進(jìn)行了關(guān)鍵點(diǎn)的過(guò)濾,地圖的關(guān)鍵點(diǎn)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)在網(wǎng)格單元內(nèi),直接刪除網(wǎng)格單元中的非關(guān)鍵點(diǎn)不會(huì)對(duì)地圖的使用性造成嚴(yán)重影響。

經(jīng)過(guò)水印預(yù)處理(置亂)→網(wǎng)格化→修改網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)特性(包括DCT變換、修改頻域系數(shù)嵌入水印、逆DCT變換)→調(diào)整網(wǎng)格中頂點(diǎn)的分布4個(gè)步驟,完成水印的嵌入,得到的是1個(gè)嵌入了給定水印圖片的地理數(shù)據(jù)。

2 水印提取的過(guò)程

提取水印的過(guò)程需要提供嵌入水印時(shí)所使用的密鑰 K(置亂次數(shù))、網(wǎng)格單元的大小作為提取水印的參數(shù)。

2.1 網(wǎng)格化

根據(jù)地圖邊界以及給出的網(wǎng)格單元大小,采用與嵌入水印過(guò)程中相同的方法對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化,并以相同的原則統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格中點(diǎn)的數(shù)目(之前也要將關(guān)鍵點(diǎn)過(guò)濾掉),得到網(wǎng)格權(quán)值矩陣 Gd。

2.2 DCT變換以及提取水印

對(duì)網(wǎng)格權(quán)值矩陣 Gd做DCT變換,得到對(duì)應(yīng)的頻域系數(shù)矩陣Gd-AC,選擇位于正中間的 N×N個(gè)頻域系數(shù)DACi(1≤i≤N×N),根據(jù)正負(fù)判別的準(zhǔn)則得到一個(gè) N×N的比特串WSi(1≤i≤N×N),將其作為數(shù)據(jù)域部分寫入1個(gè)黑白二值圖像Wd。正負(fù)判別的流程如下:

圖2 未嵌入水印時(shí)的地圖Fig.2 The original geographical data

2.3 輸出原始水印圖像

根據(jù)Arnold變換的原理,假設(shè)一 N×N圖像的變換周期為 T,對(duì)于一張已經(jīng)置亂過(guò) K(密鑰之一)次的圖像,只需在置亂 T-(KmodT)次就可以恢復(fù)。因此,對(duì)于上一步得到的黑白二值圖像Wd,依據(jù)嵌入水印時(shí)作為密鑰的置亂次數(shù) K,再對(duì)Wd進(jìn)行 T-(KmodT)次置亂就可以得到檢測(cè)出的水印圖像W0-d。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

使用 PostgreSQL+Post GIS作為地圖數(shù)據(jù)服務(wù)器,MapServer作為地圖顯示服務(wù)器,測(cè)試數(shù)據(jù)為MapServer提供的演示數(shù)據(jù),該地圖為加拿大全境地圖,在這里只采用其中的公路(road)圖層作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中共計(jì)有1548條元組,43489個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)。數(shù)據(jù)的地理范圍為(-2200000,-712704)至 (3072832,3840000),將其分為256×256的網(wǎng)格,網(wǎng)格單元大小約為20000×15000。采用32×32的黑白二值圖像(Arnold變換周期 T=24)作為原始水印圖像。原始地理數(shù)據(jù)如圖2所示,加水印后的地理數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 嵌入水印后的地圖Fig.3 The watermarked geographical data

將2幅地圖進(jìn)行疊加并局部放大對(duì)比顯示的效果如圖4所示,虛線橢圓中標(biāo)識(shí)出的部分即為水印前后地圖變形情況。

以原始水印圖像和提取出來(lái)的水印圖像的峰值信噪比(PS N R)及相關(guān)系數(shù)(N C)評(píng)價(jià)水印檢測(cè)的結(jié)果,PS N R是一種評(píng)價(jià)圖像的客觀標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)水印圖像進(jìn)行各種惡意攻擊后,通過(guò)比較 N C系數(shù)的值,可以得到數(shù)字水印算法抗惡意攻擊的能力,由 N C系數(shù)值的變化給出一個(gè)比較客觀的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。

對(duì)比提取的水印與原始水印,當(dāng) N C系數(shù)低于0.5時(shí),基本可以認(rèn)為水印信息被破壞了。因?yàn)閷?duì)于任意一幅水印圖像來(lái)說(shuō)(白底黑字)表示版權(quán)信息的黑字一般會(huì)占到整幅圖像的1/2左右。

圖4 疊加并局部放大對(duì)比效果Fig.4 Overlaping and scaling locally the original and watermarked geographical data

對(duì)于平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、化簡(jiǎn)、重新排序等幾何攻擊(表1),本算法均能較有效地對(duì)抗。

文獻(xiàn)[11]也是一種基于DCT域的地理水印方法,該方法能抵抗幾何攻擊,但不能抵抗化簡(jiǎn)攻擊,主要原因是該方法中的DCT變換域是基于數(shù)據(jù)頂點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)造的,而化簡(jiǎn)操作會(huì)刪除一些隱藏水印信息的頂點(diǎn),從而破壞水印信息。本文DCT域的構(gòu)造并非直接基于頂點(diǎn)坐標(biāo),而是基于網(wǎng)格中的頂點(diǎn)分布,并通過(guò)修改網(wǎng)格中頂點(diǎn)的分布來(lái)隱藏水印信息。雖然化簡(jiǎn)攻擊可刪除一些頂點(diǎn),但是化簡(jiǎn)攻擊對(duì)網(wǎng)格中的頂點(diǎn)分布影響較小,因此,本方法具有一定的抗化簡(jiǎn)攻擊能力。

表1 本算法抵抗各種攻擊的效果Tab.1 The robustness of the proposed algorithm

4 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合圖像置亂技術(shù)、離散余弦變換、人類視覺(jué)系統(tǒng)等思想,提出了一種基于網(wǎng)格化的地理數(shù)據(jù)水印算法。算法選擇了檢測(cè)結(jié)果直觀、有特殊意義的二值圖像作為原始水印,并在嵌入之前進(jìn)行預(yù)處理。為了兼顧水印的不可見(jiàn)性和魯棒性,選擇在中頻系數(shù)部分嵌入水印。最后用量化標(biāo)準(zhǔn)對(duì)算法進(jìn)行了檢測(cè)。通過(guò)仿真試驗(yàn),證明了本算法對(duì)常見(jiàn)的非幾何攻擊和絕大多數(shù)幾何攻擊均具有較好的抗攻擊性,但本算法的抗化簡(jiǎn)攻擊能力有待改善。

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A Geographical Data Copyright Protection Algorithm Based on Discrete Cosine Transform

WANG Chuanjian1,CHENG Li2,ZHAO Qingzhan1,ZHANG Li1,GUO Li1
(1 College of Information Science and Technology,Shihezi University,Shihezi 832003,China;2 College of Economics and Trade,Shihezi University,Shihezi 832003,China)

TP391

A

1007-7383(2010)04-0510-04

2010-01-01

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2007BAH12B01、2007BAH12B07)

汪傳建(1977-),男,講師,從事數(shù)據(jù)庫(kù)、地理數(shù)據(jù)庫(kù)水印方面研究;e-mail:wcj?inf@shzu.edu.cn。