一種抗拼接的瓦片遙感數(shù)據(jù)水印算法

任 娜，朱長青

(南京師范大學虛擬地理環(huán)境教育部重點試驗室，江蘇南京210046)

一、引 言

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下遙感影像數(shù)據(jù)通常是以切片的形式存放于服務(wù)端，然而，這種瓦片存儲方式的遙感數(shù)據(jù)十分易于下載，以致目前瓦片數(shù)據(jù)非法下載、非法謀利等安全問題日益嚴重和突出，嚴重危害了數(shù)據(jù)擁有者的權(quán)益，擾亂了地理信息產(chǎn)業(yè)的正常發(fā)展。

數(shù)字水印技術(shù)是信息安全領(lǐng)域發(fā)展起來的前沿技術(shù)，在地理空間數(shù)據(jù)安全保護中具有重要作用[1]。目前，關(guān)于遙感影像水印方法已有一些研究，主要集中在基于變換域的水印模型建立上，特別是基于DWT和離散余弦變換(DCT)的水印模型取得了重要的研究成果[2-6]。Barni和Caldelli將近無損數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)用于遙感影像版權(quán)保護中，采用空域修剪方式將誤差進行了有效控制[7-8]。Ziegeler分析比較了嵌入水印前后影像的分類效果[9]。陳輝研究了將數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)用于遙感圖像版權(quán)保護的評測標準[10]。任娜基于映射機制提出了一種魯棒性強的遙感影像水印算法[11]。然而，專門針對瓦片遙感數(shù)據(jù)的水印算法研究尚少。

瓦片遙感數(shù)據(jù)與普通的遙感數(shù)據(jù)具有一些相同的特征，但是二者在抗攻擊性方面有不同的要求，瓦片數(shù)據(jù)迫切需要抵抗的攻擊形式是拼接攻擊，單一的瓦片數(shù)據(jù)使用價值并不大，在使用過程中往往需要將多幅瓦片數(shù)據(jù)拼接起來。因此，對瓦片遙感數(shù)據(jù)水印技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。

鑒于此，本文基于黃金分割法設(shè)計一種針對瓦片遙感數(shù)據(jù)的數(shù)字水印算法，在水印檢測時基于黃金分割法搜索機制快速定位到含有水印信息的影像塊，從而有效解決了瓦片數(shù)據(jù)拼接后水印檢測問題，保障了數(shù)據(jù)擁有者的權(quán)益。

二、瓦片遙感數(shù)據(jù)拼接特征

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下遙感影像數(shù)據(jù)通常是以切片的形式存放于服務(wù)端，切片大小是256像素×256像素，系統(tǒng)根據(jù)用戶選擇范圍加載瓦片數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)的實時渲染方式響應(yīng)速度更快，更加方便快捷，是目前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中常用方法。在網(wǎng)頁顯示或應(yīng)用過程中，通常需要將多幅瓦片遙感數(shù)據(jù)拼接起來，形成一幅或一系列覆蓋全研究區(qū)的較大的影像。這給水印提取算法帶來了新的困難。

瓦片遙感數(shù)據(jù)拼接后，水印信息提取時，只要從其中一部分影像中提取出水印信息，則可以證明其版權(quán)問題。因此，如果水印算法是抗裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊的話，在定位出含有水印信息影像塊的前提下，可以正確提取出水印信息。文獻[11]的算法可以有效抵抗裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊，本文將在該文獻基礎(chǔ)上，研究抗拼接的瓦片遙感數(shù)據(jù)水印算法。

三、基于黃金分割法的瓦片數(shù)據(jù)水印檢測算法

文獻[11]的水印算法可以很好地抵抗幾何攻擊，在影像進行了旋轉(zhuǎn)、裁剪后能夠正確提取出水印信息，只要能夠準確定位到含有水印信息的影像塊就可以實現(xiàn)水印信息的提取。因此，如何高效、合理地搜索定位含有水印信息的影像塊成為算法抗拼接攻擊的關(guān)鍵。

1．水印信息生成

在利用水印技術(shù)解決瓦片遙感數(shù)據(jù)版權(quán)問題的第1步是確定水印信息，本文采用了基于UTF編碼的水印信息生成方式，將有意義的水印信息進行了轉(zhuǎn)換。

具體實現(xiàn)步驟如下：

1)讀取有意義的文字。

2)按照編碼方式將讀取的文字信息轉(zhuǎn)換成二進制序列W=0，{}1，長度為Length。采用這種方式生成的水印信息具有可逆性。

3)將生成的二進制序列進行擴頻，長度為N(Length≤N)。當實際生成的二進制長度未能達到最大長度時，用固定的水印位(如1)對二進制序列進行補齊。

4)為了增強水印信息的安全性，將補齊后的二進制序列進行置亂加密，置亂處理后得到的二值序列即為嵌入的水印信息W0。

2．水印嵌入和檢測

瓦片遙感影像拼接時，有可能將含有版權(quán)信息的瓦片遙感數(shù)據(jù)和不含有版權(quán)信息的瓦片數(shù)據(jù)進行了拼接。此時，拼接前的水印信息并未消失，而無法正確檢測出水印信息的原因是未能搜索定位出含有水印信息的瓦片。黃金分割法是搜索優(yōu)化的經(jīng)典算法，可以將其擴展到二維，分別進行行、列的黃金分割，搜索出含有水印信息的影像塊，從而實現(xiàn)抗拼接的遙感影像水印算法。

本文利用文獻[11]的基于映射機制的水印嵌入規(guī)則，該算法將瓦片遙感數(shù)據(jù)與水印信息建立了多對一的函數(shù)關(guān)系，解決了水印信息不同步的問題，為瓦片數(shù)據(jù)抗拼接攻擊提供了前提。在進行水印信息檢測時，將讀取的影像看作一個二維矩陣;依次進行按行、列的黃金分割，分別在分割后的兩個矩陣中提取水印信息，并計算相關(guān)系數(shù)，保留相關(guān)系數(shù)大的那部分影像;重復進行按行、列的黃金分割搜索定位影像塊;直至計算的相關(guān)系數(shù)大于預先設(shè)定的閾值，提取出水印信息，或者是分割后的影像塊大小小于等于預先設(shè)定的最小分塊大小，即256×256。

在二維空間中，通過不斷地進行行、列的黃金分割篩選，不含水印的影像塊可以被快速排除，從而迅速縮短搜索區(qū)間，以便找出含有水印信息的影像塊，提高了算法的效率。

四、試驗與分析

為了驗證本文算法的有效性，采用了4幅灰度的瓦片遙感數(shù)據(jù)(大小均為256×256)作為試驗數(shù)據(jù)。試驗過程中，對第1、2幅數(shù)據(jù)嵌入了版權(quán)信息：天地圖版權(quán)所有;第3、4幅數(shù)據(jù)未嵌入水印信息。

原始的瓦片遙感數(shù)據(jù)如圖1～4所示。

圖1

圖2

圖3

圖4

嵌入水印后的數(shù)據(jù)及檢測的水印信息如圖5～6所示。

圖5

圖6

下面進行抗拼接試驗。

1)試驗1：將第1、2幅瓦片數(shù)據(jù)進行拼接，獲得拼接后的數(shù)據(jù)I1。

2)試驗2：將第1、2幅瓦片數(shù)據(jù)和第3幅瓦片數(shù)據(jù)進行拼接，獲得拼接后的數(shù)據(jù)I2。

3)試驗3：將第1、2幅瓦片數(shù)據(jù)和第3、4幅瓦片數(shù)據(jù)進行拼接，獲得拼接后的數(shù)據(jù)I3。

4)試驗4：將第1幅瓦片數(shù)據(jù)和3、4幅瓦片數(shù)據(jù)進行拼接，獲得拼接后的數(shù)據(jù)I4。

對4個試驗數(shù)據(jù)分別進行水印檢測，并計算相關(guān)系數(shù)，檢測結(jié)果見表1。

表1 檢測結(jié)果表

從上表可以看出，4個不同的試驗都可以正確提取出水印信息，且相關(guān)系數(shù)都很高。即使如試驗4只有1片含有水印信息的瓦片數(shù)據(jù)其余3片不含有水印信息的數(shù)據(jù)干擾下，仍可以正確地提出水印信息。表明該算法可以有效抵抗瓦片遙感數(shù)據(jù)的拼接攻擊。

五、結(jié)束語

本文提出了一種基于黃金分割法搜索定位機制的抗拼接遙感數(shù)據(jù)水印算法。該算法可以快速、準確地定位含有水印信息的影像塊，充分利用了瓦片遙感數(shù)據(jù)的像元值在拼接前后的特性，解決了拼接后水印信息的正確提取，極大地提高了水印算法的魯棒性，解決了目前瓦片遙感數(shù)據(jù)無法抵抗拼接攻擊的問題，有效保護了瓦片遙感數(shù)據(jù)的版權(quán)問題。

[1]朱長青，楊成松，任娜．論數(shù)字水印技術(shù)在地理空間數(shù)據(jù)安全中的應(yīng)用[J]．測繪通報，2010(10)：1-3．

[2]王向陽，楊紅穎，鄔俊．基于內(nèi)容的離散余弦變換域自適應(yīng)遙感圖像數(shù)字水印算法[J]．測繪學報，2005，34(4)：324-330．

[3]ISMAIL IB，F(xiàn)ARAH IR，AHMED M B．Satellite Images Watermarking Based on Wavelet Technique[C]∥Second Information and Communication Technologies．[S．l．]：ICTTA，2006：1988-1993．

[4]TRIPATHIS，RAMESH N，BERNITO A，et al．A DWT Based Dual Image Watermarking Technique for Authenticity and Watermark Protection[J]．Signal＆ Image Processing，2010，1(2)：33-45．

[5]朱長青，任娜．一種基于偽隨機序列和DCT的遙感影像水印算法[J]．武漢大學學報：信息科學版，2011，36(12)：1427-1429．

[6]李麗麗，孫勁光．基于DCT與分形理論的遙感影像魯棒水印算法[J]．計算機系統(tǒng)應(yīng)用，2011，20(11)：171-173．

[7]BARNIM，BARTOLINI F，CAPPELLINI V，et al，Nearlossless Digital Watermarking for Copyright Protection of Remote Sensing Images[C]∥ International Geoscience and Remote Sensing Symposium．[s．l．]：IEEE，2002：1447-1449．

[8]CALDELLIR，F(xiàn)ILIPPINI F，BARNIM．Joint Near-lossless Compression and Watermarking of Still Images for Authentication and Tamper Localization[J]．Signal Processing：Image Communication，2006，21(10)：890-903．

[9]ZIEGELER SB，TAMHANKAR H，F(xiàn)OWLER JE，et al．Wavelet-based Watermarking of Remotely Sensed Imagery Tailored to Classification Performance[C]∥IEEEWorkshop on Advances in Techniques for Analysis of Remotely Sensed Data．Washington：IEEE2003：259-262．

[10]陳輝，郭科，鄭文峰．數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)用于遙感圖像版權(quán)保護的評測標準研究[J]．物探化探計算技術(shù)，2008，30(5)：436-441．

[11]任娜，朱長青，王志偉．基于映射機制的遙感影像盲水印算法[J]．測繪學報，2011，40(5)：623-627．