專利名稱：：基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及的是地理信息科學(xué)、信息隱藏方法，具體講是一種基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法。(二)
背景技術(shù)：
：數(shù)字矢量地圖是構(gòu)成地理信息系統(tǒng)(GIS)的核心數(shù)據(jù)，它具有精度高、支持高質(zhì)量縮放等諸多優(yōu)良性能。GIS技術(shù)的發(fā)展使得矢量地圖在很多領(lǐng)域都擁有廣泛的應(yīng)用前景，在國(guó)家經(jīng)濟(jì)、國(guó)防建設(shè)中占有十分重要的地位，其安全性涉及到國(guó)家安全、科技協(xié)作和知識(shí)產(chǎn)權(quán)等。因此矢量地圖與其他數(shù)字媒體一樣，面臨著一系列數(shù)據(jù)安全問題，包括版權(quán)保護(hù)、來源跟蹤、篡改鑒別。數(shù)字水印技術(shù)是隨著數(shù)字化的進(jìn)程而發(fā)展起來的保護(hù)數(shù)據(jù)安全的前沿技術(shù)，它是在不影響原數(shù)據(jù)可用性的前提下，將秘密信息-水印與原數(shù)據(jù)結(jié)合并隱藏其中，成為不可分離的一部分，由此來證實(shí)數(shù)據(jù)所有權(quán)?？赡嫠〖夹g(shù)又稱為無損數(shù)據(jù)隱藏，是指能夠完整恢復(fù)原始載體數(shù)據(jù)的水印算法。由于矢量地圖的應(yīng)用環(huán)境比較嚴(yán)格，通常希望避免對(duì)原始地圖數(shù)據(jù)的任何改動(dòng)，而可逆水印技術(shù)最終能將嵌入水印的矢量地圖完好無損地恢復(fù)，因此可逆方案是最好的解決方法。目前可逆水印技術(shù)的研究主要集中在柵格圖像領(lǐng)域，主要方法包括利用可逆模加、無損壓縮、改變直方圖、和差值擴(kuò)大來實(shí)現(xiàn)算法的可逆性。按照具體的實(shí)現(xiàn)方式可以分為兩類空域法和變換域法?；诳沼虻臄?shù)據(jù)隱藏方法有1、Fridrich的方法，該方法先將原始圖像分成互不交疊的由相鄰象素構(gòu)成的塊，設(shè)定一個(gè)判別函數(shù)對(duì)塊的平滑度進(jìn)行設(shè)定，定義一個(gè)可逆變換對(duì)象素的最低位進(jìn)行反轉(zhuǎn)。2、Celik的G-LSB方法，首先對(duì)圖像中的各點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，然后用圖像中各點(diǎn)的灰度值減去這個(gè)量化值，從而得到剩余量，對(duì)剩余量進(jìn)行壓縮，然后將其與需要嵌入的信息合并成為一組新的數(shù)據(jù)流嵌入到圖像各點(diǎn)數(shù)據(jù)量化值中。3、NivanLeest的方法，該文獻(xiàn)提出一種先對(duì)圖像分塊，然后引入一個(gè)壓縮函數(shù)作用于直方圖，使得直方圖峰值旁出現(xiàn)空位，若嵌入數(shù)據(jù)的值為0，則保持該點(diǎn)的灰度值數(shù)據(jù)不變;若嵌入的數(shù)據(jù)的值為l，則將該點(diǎn)的灰度值變?yōu)榭瘴弧?、zhicheng的方法，首先找出圖像中直方圖中出現(xiàn)的峰值點(diǎn)，然后找到圖像中不存在的灰度值，再通過增加或減少圖像中所有灰度值不是直方圖峰值的點(diǎn)，來使直方圖中的峰值旁出現(xiàn)空位，然后利用圖像中是峰值的各點(diǎn)來嵌入數(shù)據(jù)。基于變化域的圖像無損數(shù)據(jù)隱藏方法有1、宣國(guó)榮的方法，提出一種基于整數(shù)小波變換域的方法，先對(duì)圖像進(jìn)行直方圖調(diào)整以避免因信息的嵌入而超過原始圖像中的范圍，然后在頻域系數(shù)上進(jìn)行水印嵌入的可逆水印算法。2、JunTian的方法，該方法結(jié)合壓縮技術(shù)，在對(duì)圖像中的各點(diǎn)進(jìn)行整數(shù)Haar小波變換的基礎(chǔ)上進(jìn)行無損數(shù)據(jù)隱藏。3、YangBian的方法是利用整數(shù)DCT系數(shù)分布近似Laplacian分布的特點(diǎn)，結(jié)合比特移位的方法實(shí)現(xiàn)圖像可逆水印算法，在2004年SPIE信息安全分會(huì)上提出來。矢量地圖可逆水印算法研究則剛剛起步。2004年MichaelVoigt提出一種基于離散余弦變換的二維矢量數(shù)據(jù)可逆水印算法"ReversibleWatermarkingof2D-VectorData"(Proceedingsofthe2004multimediaandsecurityworkshoponMultimediaandsecurity).2007年邵承永，王孝通等人基于差值擴(kuò)大的思想，提出應(yīng)用于矢量地圖的無損數(shù)據(jù)隱藏算法"ReversibleData-HidingSchemefor2-DVectorMapsBasedonDifferenceExpansion，，(IEEETransactionsoninformationforensicsandsecurity);"矢量地圖的無損數(shù)據(jù)隱藏算法研究"(中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào))。這是目前見到的僅有的三篇關(guān)于矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏的文章。但是目前矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏的研究，在矢量地圖自身特點(diǎn)的考慮、水印算法的魯棒性以及水印嵌入后矢量地圖的數(shù)據(jù)精度、視覺感知等方面還存在不足。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種可以有效解決矢量地圖水印嵌入后數(shù)據(jù)精度不足、魯棒性差以及原始數(shù)據(jù)的無損恢復(fù)問題的基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的包括如下步驟(1)對(duì)待加入水印的矢量地圖進(jìn)行多邊曲線的提??；(2)對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提取；(3)搜索每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域；(4)閾值選取多邊曲線噪聲不敏感區(qū)域作為水印載體數(shù)據(jù)；(5)在選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印嵌入；(6)利用水印提取及無損恢復(fù)單元對(duì)含有水印信息的矢量地圖進(jìn)行水印提取并無損地恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)。本發(fā)明還可以包括1、所述的對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提取中，每條多邊曲線的頂點(diǎn)坐標(biāo)序列構(gòu)成一個(gè)向量Vi:^((Wi),(W2)，…，(W")',-x1,2,…,^其中m表示在步驟(l)中提取出的多邊曲線條數(shù)，xn、yn表示每條曲線上第n個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)。2、所述的搜索每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域是計(jì)算在每條多邊曲線內(nèi)以各個(gè)頂點(diǎn)(Xn、yn)為圓心、以指定R為半徑的圓所包含的頂點(diǎn)的個(gè)數(shù)，計(jì)算公式如下M=pMW(f)l(x"-+(凡-x)2Si2,i=0,l"..，jV—l}we(0,l,…，W-1}式中xn、yn代表該條曲線的第n個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，N代表該條曲線的所有頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，Xi、yi代表該條曲線上所有的N個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)；矢量地圖中每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域，即為由頂點(diǎn)數(shù)為M的所有頂點(diǎn)構(gòu)的一段曲線，M計(jì)算公式如下3、所述的閾值選取多邊曲線噪聲不敏感區(qū)域作為水印載體數(shù)據(jù)是預(yù)先設(shè)定閾值d，對(duì)步驟(3)中每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域的M值進(jìn)行分類-^A^點(diǎn)區(qū)域?yàn)樵肼暡幻舾袇^(qū)域作為載體數(shù)據(jù)M〈dmMT!點(diǎn)區(qū)域不作為載體數(shù)據(jù)4、所述的在選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印嵌入的方法是對(duì)選中曲線的M個(gè)頂點(diǎn)區(qū)域，截取其頂點(diǎn)坐標(biāo)小數(shù)部分的前兩位進(jìn)行整數(shù)小波變換，在變換后的高頻系數(shù)中進(jìn)行水印序列嵌入；依據(jù)如下方法修改十進(jìn)制高頻小波系數(shù)Xi:《^14進(jìn)行水印嵌入X,的個(gè)位乘以2，結(jié)果的個(gè)位替換X,的個(gè)位，進(jìn)位為0或1'記&最髙位的左一位,記為％,'，貝liy,、X,'④wX,>14不進(jìn)行水印嵌入,但進(jìn)行標(biāo)識(shí)'=Z,+5其中w代表水印0，l序列，Xi'代表含水印的十進(jìn)制小波系數(shù)。5、所述的利用水印提取及無損恢復(fù)單元對(duì)含有水印信息的矢量地圖進(jìn)行水印提取并無損地恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)是對(duì)含水印的十進(jìn)制高頻小波系數(shù)Xi'，進(jìn)行水印提取，提取公式如下-1，X,、20且為偶數(shù)提取O-2,X,、20且為奇數(shù)提取l3,Z,'》20無水印在提取水印的基礎(chǔ)上依據(jù)如下公式對(duì)小波系數(shù)Xi進(jìn)行恢復(fù)Z,'<20X,'的最高位^X,'的個(gè)位組成的兩位數(shù)除以2(向下取整)，,所得結(jié)果替瓶「的個(gè)位，并且去除X,.'的目前最高位，所得即為^本發(fā)明基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，充分利用了人眼對(duì)于復(fù)雜紋理區(qū)噪聲的不敏感特性，選取多邊曲線中高密度頂點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行水印嵌入，保證了水印嵌入后視覺上的不可見性，在充分考慮頂點(diǎn)坐標(biāo)精度的條件下，選取頂點(diǎn)坐標(biāo)小數(shù)部分的前兩位進(jìn)行整數(shù)小波變換，對(duì)選中的小波高頻系數(shù)進(jìn)行水印嵌入，保證了水印嵌入后的數(shù)據(jù)精度，并在水印提取時(shí)可以無損地恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。與其他矢量地圖信息隱藏方法相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn).-1、本發(fā)明選取多邊曲線中高密度頂點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行水印嵌入，有助于保證水印嵌入后視覺上的不可見性。特別在矢量地圖中線、面圖層較多的情況下具有更好的效果；2、本發(fā)明提出一種新的在頻域進(jìn)行的可逆水印嵌入方法，保證了水印魯棒性的要求；3、本發(fā)明選擇頂點(diǎn)坐標(biāo)小數(shù)部分的前兩位進(jìn)行整數(shù)小波變換，保證了水印嵌入后的數(shù)據(jù)精度；4、本發(fā)明提出的可逆水印嵌入方案具有較高的有效信息載荷；5、本發(fā)明在提取水印后能無損恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)，特別適用于軍事機(jī)密矢量地圖不容篡改的場(chǎng)合，是矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏的一大創(chuàng)新。(四)圖1為基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法流程圖；圖2為提取出的矢量地圖多邊曲線實(shí)例；圖3為小波高頻系數(shù)進(jìn)行閾值嵌入原理圖；圖4為小波高頻系數(shù)無損恢復(fù)原理圖；圖5為含水印的矢量地圖多邊曲線實(shí)例；圖6-1至圖6-5為各種攻擊條件下水印提取效果圖。其中圖6-1為不攻擊；圖6-2為噪聲攻擊；圖6-3為格式轉(zhuǎn)換；圖6-4為數(shù)據(jù)壓縮；圖6-5為剪切。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖舉例對(duì)本發(fā)明做更詳細(xì)地描述結(jié)合圖l，本發(fā)明基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法流程圖，該方法總體分為兩方面A、矢量地圖水印嵌入算法；B、矢量地圖水印提取算法以及原矢量數(shù)據(jù)的無損恢復(fù)。A、矢量地圖水印嵌入算法，步驟如下(1)對(duì)待加入水印的矢量地圖進(jìn)行多邊曲線的提??；如圖2所示，我們用Mapinfo提取出的多邊曲線，這些曲線屬于兩個(gè)"哈爾濱城區(qū)圖水系線"圖層曲線的疊加，在這些疊加曲線中添加水印具有較高的魯棒性。(2)對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提?。幻織l多邊曲線的頂點(diǎn)坐標(biāo)序列構(gòu)成一個(gè)向量Vj:其中m表示在步驟(l)中提取出的多邊曲線條數(shù)，(Xn,yn)表示每條曲線上第n個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)。(3)搜索每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域；本發(fā)明基于視覺感知特性的無損隱藏，充分考慮到嵌水印后矢量地圖的視覺效果，將水印嵌入在每條多邊曲線的高密度頂點(diǎn)區(qū)域，因此在嵌水印前先對(duì)多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行搜索，方法如下-計(jì)算在每條多邊曲線內(nèi)以各個(gè)頂點(diǎn)(Xn,yn)為圓心、以指定R為半徑的圓所包含的頂點(diǎn)的個(gè)數(shù)，計(jì)算公式為式中(xn,yn)代表該條曲線的第n個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，N代表該條曲線的所有頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，(Xi,yi)代表該條曲線上所有的N個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)。則矢量地圖中每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域，即為由頂點(diǎn)數(shù)為M的所有頂點(diǎn)構(gòu)的一段曲線，M計(jì)算公式為-(4)閾值選取多邊曲線噪聲不敏感區(qū)域作為水印載體數(shù)據(jù)；由于每條多邊曲線本身頂點(diǎn)密度存在很大差異，考慮到嵌水印后矢量地圖的視覺特性，步驟(3)中搜索到的每個(gè)多邊曲線的高密度頂點(diǎn)區(qū)域，并不一定都適合嵌入水印，因此預(yù)先設(shè)定閾值d，對(duì)每條多邊曲線的高密度頂點(diǎn)區(qū)域依據(jù)其M值進(jìn)行篩選fi/》di^M頂點(diǎn)區(qū)域?yàn)樵肼暡幻舾袇^(qū)域作為載體數(shù)據(jù)t^r〈d頂點(diǎn)區(qū)域不作為載體數(shù)據(jù)(5)在選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印嵌入；為了進(jìn)一步提高含水印矢量地圖的視覺效果，對(duì)步驟(4)選中的每一條曲線的M個(gè)頂點(diǎn)區(qū)域(噪聲不敏感區(qū)域)，截取其頂點(diǎn)坐標(biāo)小數(shù)部分的前兩位進(jìn)行整數(shù)小波變換，在變換后的高頻系數(shù)中進(jìn)行水印序列嵌入，在此選用整數(shù)提升小波變換CDF(2，2);依據(jù)如下方法修改十進(jìn)制小波系數(shù)Xi:《《14進(jìn)行水印嵌入《的個(gè)位乘以2,結(jié)果的個(gè)位替換《的個(gè)位，進(jìn)位為0或1.記&Y"/最高位的左一位,記為義,'，貝議,'=義,'^X,>14不進(jìn)行水印嵌入,但進(jìn)行標(biāo)識(shí)X,'=《+5其中w代表水印0，l序列，Xi'代表含水印的十進(jìn)制小波系數(shù)。表l為小波閾值嵌入簡(jiǎn)化實(shí)例，其中以x坐標(biāo)為例。M=|0—^)2+(>—x)2-，"0，1,…，^一1"e{0，l,.."iV-l}表l小波閾值嵌入簡(jiǎn)化例子<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>B、矢量地圖水印提取算法以及原矢量數(shù)據(jù)的無損恢復(fù)，步驟如下(6)利用水印提取及無損恢復(fù)單元對(duì)含有水印信息的矢量地圖進(jìn)行水印提取，完全無損地恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)；①按照水印嵌入算法第(1)步對(duì)含水印的矢量地圖進(jìn)行多邊曲線的提??；②按照水印嵌入算法第(2)步對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提取；③按照水印嵌入算法第(3)步對(duì)矢量地圖中每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域搜索；④依據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值d,對(duì)每條多邊曲線的高密度頂點(diǎn)區(qū)域依據(jù)其M值進(jìn)行篩選；該M頂點(diǎn)區(qū)域?yàn)樵肼暡幻舾袇^(qū)域并含水印信息M<J該M頂點(diǎn)區(qū)域不含水印信息⑤對(duì)選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印提?。粚?duì)步驟④中篩選出的含水印高密度頂點(diǎn)區(qū)域，截取其頂點(diǎn)坐標(biāo)小數(shù)部分的前兩位進(jìn)行整數(shù)小波變換，在變換后的高頻系數(shù)中進(jìn)行水印序列提取，對(duì)含水印的十進(jìn)制高頻小波系數(shù)Xi'，進(jìn)行水印提取，提取公式如下1，Z,、20且為偶數(shù)提取O-2，Z,、20且為奇數(shù)提取l3，^,.'220無水?、奘噶康貓D數(shù)據(jù)無損恢復(fù)；在提取水印的基礎(chǔ)依據(jù)如下公式對(duì)小波系數(shù)Xi進(jìn)行恢復(fù)%,'<20X,'的最高位及Z,'的個(gè)位組成的兩位數(shù)除以2(向卜取整)，<所得結(jié)果替換《'的個(gè)位，并且去除《'的目前最高位，所得即為Z,%,'220=X,'-5表2為水印提取及小波系數(shù)無損恢復(fù)實(shí)例。在小波系數(shù)系數(shù)Xi無損恢復(fù)后，進(jìn)行小波反變換，恢復(fù)各曲線髙密度頂點(diǎn)區(qū)域頂點(diǎn)坐標(biāo)(x坐標(biāo)為例)。表2水印提取、小波系數(shù)無損恢復(fù)實(shí)例原高頻小波系數(shù)嵌入后提取信息小波系數(shù)恢復(fù)2040200110-3■071-3408041201401261316之040281718110131111520/1500000(7)對(duì)含水印矢量地圖進(jìn)行各種抗攻擊試驗(yàn)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證該算法的魯棒性，對(duì)利用本發(fā)明提供的水印算法嵌入水印的矢量地圖進(jìn)行各種抗攻擊實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖6所示。權(quán)利要求1、一種基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，其特征是包括如下步驟(1)對(duì)待加入水印的矢量地圖進(jìn)行多邊曲線的提?。?2)對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提?。?3)搜索每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域；(4)閾值選取多邊曲線噪聲不敏感區(qū)域作為水印載體數(shù)據(jù)；(5)在選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印嵌入；(6)利用水印提取及無損恢復(fù)單元對(duì)含有水印信息的矢量地圖進(jìn)行水印提取并無損地恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，其特征是所述的對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提取中，每條多邊曲線的頂點(diǎn)坐標(biāo)序列構(gòu)成一個(gè)向量Vi:^((W,)，(W2)'…,(W"),…)，'.e卩,2,…，附)其中m表示在步驟(l)中提取出的多邊曲線條數(shù)，xn、yn表示每條曲線上第n個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)。3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，其特征是所述的搜索每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域是計(jì)算在每條多邊曲線內(nèi)以各個(gè)頂點(diǎn)(Xn、yn)為圓心、以指定R為半徑的圓所包含的頂點(diǎn)的個(gè)數(shù)，計(jì)算公式如下M=pw附(!.)l(x"—x,)2+(尺—乂)2"2，i=0,1,…,W-1}we(0,l,…,W-1}式中xn、yn代表該條曲線的第n個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，N代表該條曲線的所有頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，x卜yi代表該條曲線上所有的N個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)；矢量地圖中每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域，即為由頂點(diǎn)數(shù)為M的所有頂點(diǎn)構(gòu)的一段曲線，M計(jì)算公式如下4、根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，其特征是所述的閾值選取多邊曲線噪聲不敏感區(qū)域作為水印載體數(shù)據(jù)是-預(yù)先設(shè)定閾值d，對(duì)步驟(3)中每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域的M值進(jìn)行分類5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，其特征是所述的在選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印嵌入的方法是對(duì)選中曲線的M個(gè)頂點(diǎn)區(qū)域，截取其頂點(diǎn)坐標(biāo)小數(shù)部分的前兩位進(jìn)行整數(shù)小波變換，在變換后的高頻系數(shù)中進(jìn)行水印序列嵌入；依據(jù)如下方法修改十進(jìn)制高頻小波系數(shù)X,:《《14進(jìn)行水印嵌入《的個(gè)位乘以2,結(jié)果的個(gè)位替換Z,的個(gè)位，進(jìn)位為0或1''記&Y/最高位的左一位,記為X,'，貝u《、x,'ewZ,>14不進(jìn)行水印嵌入,但進(jìn)行標(biāo)識(shí)X,'=Z,+5其中w代表水印0，l序列，Xi'代表含水印的十進(jìn)制小波系數(shù)。6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法，其特征是所述的利用水印提取及無損恢復(fù)單元對(duì)含有水印信息的矢量地圖進(jìn)行水印提取并無損地恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)是對(duì)含水印的十進(jìn)制高頻小波系數(shù)Xi'，進(jìn)行水印提取，提取公式如下^M頂點(diǎn)區(qū)域?yàn)樵肼暡幻舾袇^(qū)域作為載體數(shù)據(jù)M<dmM頂點(diǎn)區(qū)域不作為載體數(shù)據(jù)1,Z,、20且為偶數(shù)<2,^r,'<20且為奇數(shù)3,Z八20提取O提取l無水印在提取水印的基礎(chǔ)上依據(jù)如下公式對(duì)小波系數(shù)Xi進(jìn)行恢復(fù):《'<20X,.'的最高位及X/的個(gè)位組成的兩位數(shù)除以2(向下取整)，所得結(jié)果替換X,.'的個(gè)位，并且去除AT,'的目前最高位，所得即為X,全文摘要本發(fā)明提供的是一種基于視覺感知特性的矢量地圖無損數(shù)據(jù)隱藏方法。包括如下步驟(1)對(duì)待加入水印的矢量地圖進(jìn)行多邊曲線的提取；(2)對(duì)提取的每條多邊曲線分別進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)提取；(3)搜索每條多邊曲線高密度頂點(diǎn)區(qū)域；(4)閾值選取多邊曲線噪聲不敏感區(qū)域作為水印載體數(shù)據(jù)；(5)在選中的多邊曲線的噪聲不敏感區(qū)域進(jìn)行水印嵌入；(6)利用水印提取及無損恢復(fù)單元對(duì)含有水印信息的矢量地圖進(jìn)行水印提取并無損地恢復(fù)原矢量地圖數(shù)據(jù)。本發(fā)明可以有效解決矢量地圖水印嵌入后數(shù)據(jù)精度不足、魯棒性差以及原始數(shù)據(jù)的無損恢復(fù)問題。文檔編號(hào)G06T5/00GK101430786SQ20081013751公開日2009年5月13日申請(qǐng)日期2008年11月13日優(yōu)先權(quán)日2008年11月13日發(fā)明者曹劉娟,門朝光申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)