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1.
脆弱水印可以实现对数据内容真实性的认证,并对发生变化的位置进行定位,鉴此,本文提出了一种点约束分块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,按照点约束的方法对矢量地理数据进行分块,并将每块的数据点进行空间位置关系的“之字形”排序,建立数据点之间的位置关系;然后,将相邻点生成的脆弱水印信息嵌入到当前点。在内容精确认证时,比较原始的水印信息与提取的水印信息,判断二者是否相同来鉴别数据是否更新。将本文算法与均匀分块的方法进行了对比实验,结果表明,本文提出的认证算法能实现在数据更新时的精确认证,并可实现要素删除的精确认证,在检测数据变化时可对修改位置进行定位与标记。 相似文献
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DEM数据作为重要的基础地理信息数据,其数据完整性问题不容忽视。基于DEM数据完整性认证的要求,以及相关认证算法的欠缺,本文运用感知哈希技术设计了一种DEM数据认证算法,并可实现篡改定位。因DEM数据具有数据量大、细节丰富的特点,首先对其进行规则格网划分,将其划分为互不重叠的格网单元;然后对格网单元数据进行DCT分解,提取数据的特征信息以生成特征向量矩阵,并对特征向量矩阵进行摘要化处理;随后,使用Logistic混沌系统对简化后的特征向量矩阵进行置乱;对置乱矩阵进行量化、编码后,便可生成感知哈希序列。在数据认证时,首先计算原始数据与待验证数据的高程相对中误差,再将二者的感知哈希序列进行归一化汉明距离度量,结合判定阈值,即可对DEM数据进行数据认证与篡改定位。该算法对DEM数据的格式转换、水印嵌入等攻击有较强的鲁棒性,对各类改变内容的操作具有敏感性,并可实现DEM数据微小篡改的识别与定位。与已有的DEM完整性认证方法相比,将DEM数据的"内容"作为完整性度量的重要标准,在具体应用中更具有实用价值。 相似文献
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针对遥感影像使用过程中,含水印影像经过仿射变换后水印与影像的同步性被破坏,导致水印无法正常检测的问题,本文提出了一种适用于遥感影像的抗仿射变换盲水印算法。首先通过ASIFT算法提取影像具有仿射不变性的特征点,根据特征尺度的大小与特征点间的欧式距离筛选适量特征点,构造对应的正方形特征区域;然后通过计算特征区域的仿射不变矩得出归一化变换函数的参数,对特征区域进行归一化处理,并以归一化特征区域的不变质心为中心提取子区域作为水印嵌入区域,对该区域进行二级离散小波变换,得到水印嵌入区域的低频信息;运用量化嵌入规则将水印嵌入到低频信息中,依次进行低频信息逆小波变换,水印嵌入前后特征区域差值图像反归一化,最后将反归一化差值图像叠加在原始影像特征区域上,完成水印的嵌入。实验选用了3000像素×3000像素的高分二号遥感影像作为载体影像,含版权信息的二值图像作为水印,实验表明：含水印的遥感影像经过旋转、平移、缩放在内的仿射变换后,仍能准确提取水印信息;算法可有效抵抗加噪、滤波、裁剪等常规水印攻击,攻击后影像提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印具有良好不可感知性;在水印提取时无需原始遥感影像,属于盲水印算法。 相似文献
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随着"天地图"等网站的建设与不断发展,地理信息资源的共建共享得到了积极推动。然而,网络环境下瓦片数据非法下载、违法使用等安全问题日益严重和突出,如何保护网络环境下瓦片数据版权是当前迫切需要解决的问题。为了节省存储空间,海量瓦片数据存储方式往往采用索引机制,这种存储机制与常见的图像、栅格地图等数据对水印技术的要求不同。本文首先着重分析了采用索引机制存储的瓦片数据特征及其对水印技术的要求;在水印信息生成方面,采用了m序列生成无意义水印信息,而在水印嵌入方面,提出了映射机制的瓦片数据数字水印嵌入算法,采用红色和绿色通道生成的映射函数,将水印信息嵌入到蓝色通道中,其中水印检测为水印嵌入的逆过程;最后,实现了水印技术的瓦片数据实时版权保护系统,并通过了实例验证。 相似文献
5.
倾斜摄影三维模型作为一种地理数据,其数据安全问题不容忽视,数字水印技术可以为其版权保护提供有效的解决方案。本文基于倾斜摄影三维模型数据特征,根据其垂直方向上的稳定性,提出了一种基于距离映射机制的三维点云数据盲水印算法。首先,提取倾斜摄影三维模型中的点云并对其按照高度值排序;其次,将点云间相邻点的高度差作为信息载体,利用映射思想建立水印信息与水印嵌入位置的对应;最后,通过修改坐标值的奇偶性完成水印信息的嵌入。检测水印时通过顶点提取、排序、水平距离与水印位的映射和统计相邻点水印嵌入位置的奇偶性实现水印信息的提取。实验表明,该算法具有良好的不可感知性,并对平移、裁剪和旋转等常见攻击具有较强的鲁棒性。 相似文献
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传统水印嵌入方法往往导致原始载体数据质量的下降,而可逆水印技术由于能完整恢复原始载体数据,因此,在精度要求较高的矢量地图版权保护应用中具有较高的适用性。目前,栅格图像的可逆水印算法研究较为成熟,而在矢量地图领域则主要借鉴栅格图像的相关方法,由于没有充分利用矢量数据的组织特性,因此鲁棒性不强。针对上述问题,本文以矢量地图坐标点之间的基本空间关系在常规地图操作前后的不变性,提出一种鲁棒的矢量地图可逆水印算法。算法首先利用道格拉斯—普克方法将要素点分为特征点与非特征点两类,在此基础上计算每个非特征点与其相邻前后特征点连线所构成的夹角。在水印嵌入时,利用该夹角来映射水印比特位,并通过调整非特征点坐标来对该夹角进行调制以实现水印信息的嵌入。实验表明该算法所生成的水印具有一般可逆水印的不可感知性与可逆性,同时,对旋转、平移、要素排序、裁剪、压缩、简化等攻击也具有较好的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
8.
基于DCT域数字水印技术的DEM版权保护研究 总被引：4，自引：1，他引：3
探索适用于DEM的近无损自适应数字水印算法,以期为DEM版权保护提供有效的解决方案。首先,将水印嵌入在DEM地性线位置,以增强水印鲁棒性,实现水印嵌入位置的自适应。其次,从理论上研究在DCT域内,采用加性水印嵌入规则时,如何根据给定的DEM精度,并结合Watson视觉模型确定水印嵌入强度的问题,避免以往研究中或者通过反复实验确定嵌入强度,费时费力,或者由视觉模型确定而不能满足DEM精度要求的缺点,同时实现水印嵌入强度对地貌类型的自适应。结果表明,该算法既能满足水印的不可见性,又能实现DEM精度的近无损和提取等高线的近无损性要求,且具有良好的抗JPEG压缩、JPEG2000压缩和几何裁剪的能力。 相似文献
9.
基于离散小波变换的数字水印技术 总被引：6，自引：0，他引：6
提出了一种基于小波分析的简单有效的数字水印嵌入和盲检测的算法。先将嵌入的水印信息加密，然后将加密后的水印信息嵌到相应DWT系数的有效嵌入位中，并使用适当的保真技术，减小图像因嵌入水印引起的失真。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行有损压缩、剪切、污染、添加各种噪声等处理后，提取出的水印仍表现出了较好的鲁棒性。 相似文献
10.
对于鲁棒矢量空间数据水印技术而言,几何变换攻击是难以对付的一种攻击。现有的抗几何变换攻击算法难以抵抗顶点攻击,因此,借用数据归一化的思想,本文提出了一种归一化的矢量空间数据盲水印算法。该算法在嵌入水印前将空间数据的坐标值进行归一化处理,以实现对平移和缩放的不变性,并通过修改顶点坐标数据的归一化值来嵌入水印。水印被多次嵌入,实现了水印的盲提取。实验结果表明,该方法对平移、缩放、増删点、裁剪、压缩、要素排序、数据格式转换等攻击具有较好的鲁棒性,同时能控制水印嵌入引起空间数据误差的大小。 相似文献
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同态加密技术可用于保护数据隐私并允许对密文数据进行算术操作,在云计算安全上有着很好的应用前景。本文针对云端地图水印系统,首次提出一种基于同态加密系统的矢量地图鲁棒水印方法。主要思想为：① 将地图坐标基于坐标变换转换为相对坐标。然后,基于量化步长,将相对坐标量化成整数坐标。最后,对整数量化坐标基于同态加密系统进行加密,形成密文地图;② 云端水印系统基于加密系统的同态特性,在密文地图中嵌入水印;③ 在接收端,数据用户解密含水印密文地图,并进行坐标逆变换,得到含水印明文地图。针对水印的不可见性及鲁棒性,本文做了一系列相关仿真实验。实验结果表明,本文提出的加密域水印算法具有很好的水印不可见性及鲁棒性,尤其对RST几何攻击具有很好的鲁棒性。 相似文献
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鞍部点是反映地表形态起伏变化的重要地形特征点之一,准确地提取鞍部点有利于地形的空间关系和结构特征分析。现有的鞍部点提取方法通常是直接基于规则格网DEM数据,无法顾及鞍部点与周围地形的空间拓扑关系和复杂地形对其的影响,不仅产生大量的伪鞍部点,而且忽略一些关键地区的鞍部点。本文根据鞍部点的地形形态特征,设计了一种基于等高线数据的鞍部点提取算法。该算法利用等高线闭合的特征,将等高线按照一定规则转成等高面数据,再利用等高面之间的相邻拓扑关系实现递归查找并自动提取鞍部点。实验结果显示:①鞍部点的数量和位置与等高距的大小显著相关,在一定尺度范围内,等高距越小,提取出鞍部点越多,位置精度也逐渐提高;②与基于规则格网DEM数据提取方法相比,该方法能更有效的过滤大量伪鞍部点,提高了鞍部点的提取精度,同时也降低了鞍部点提取算法的复杂度;与基于等高线的增量缓冲方法(Incremental Buffering Algorithm)相比,本文的方法能有效提高鞍部点提取的完整性,更适用于本文DEM的尺度即5 m DEM数据。 相似文献