抗拼接處理的地理空間數據水印檢測方法

符浩軍，范承嘯，朱長青，王 剛

（1.西安測繪總站，陜西 西安 710054；2.南京師范大學 虛擬地理環境教育部重點實驗室，江蘇 南京 210046）

抗拼接處理的地理空間數據水印檢測方法

符浩軍1，范承嘯1，朱長青2，王 剛1

（1.西安測繪總站，陜西 西安 710054；2.南京師范大學 虛擬地理環境教育部重點實驗室，江蘇 南京 210046）

對抗拼接處理的地理空間數據水印檢測方法進行了研究。首先針對已有水印算法的不足，分析了地理空間數據拼接處理的特征及其對水印算法產生的影響，在此基礎上，以現有研究成果為原型，引入四叉樹分塊遞歸判斷的思想，設計了一種基于四叉樹的地理空間數據水印檢測方法，以解決數據拼接處理所引發的水印新問題。實驗結果證明，該方法不僅能判斷出拼接數據中含有怎樣的水印信息，同時能對特定水印信息所對應的數據區域進行較精確的定位。

地理空間數據；水印檢測；數據拼接；四叉樹；區域定位

計算機技術、網絡通信技術和WebGIS的迅猛發展極大地促進了地理空間數據的數字化和網絡化進程，使得地理空間數據在存儲、訪問、流通、復制、應用等方面變得更為便捷，同時也導致地理空間數據的版權侵犯現象日益嚴峻。作為新興的信息安全前沿技術，數字水印為解決此問題提供了切實可行的途徑[1,2]。

近年來，針對地理空間數據版權保護的數字水印技術已有較多的研究[3-13]，這些成果在考慮水印算法魯棒性時，主要是針對常規圖像處理和幾何變換處理等水印攻擊進行設計的，并沒有考慮到地理空間數據處理的特殊性。由于地理空間數據具有分幅存儲、拼接使用的特點，如何有效判斷出拼接生成的新地理數據中水印信息的詳細情況，是設計地理空間數據水印算法時不可回避的重要問題。本文針對此問題，結合地理空間數據的拼接使用特點，引入四叉樹分塊遞歸判斷思想，設計一種基于四叉樹分塊遞歸判斷的地理空間數據水印檢測方法。

1 數據拼接處理的水印特征分析

地理空間數據的拼接處理通常是將多幅鄰接的地理空間數據通過某些制圖工具按照一定的空間規則組織起來，合成一幅新的地理空間數據。在這個過程中，將導致以下問題的出現：

1）在多幅參與拼接處理的地理空間數據中，可能只有一幅或幾幅數據含有相同的水印信息，而其他數據不包含水印信息。在這種情況下，水印檢測算法會對所有參與拼接處理的地理空間數據進行水印檢測，對于原來不包含水印的數據，其所提取的水印信息本身是不存在的，這樣將會對有效提取的水印信息造成影響，最終可能導致水印誤檢的發生。

2）在多幅參與拼接處理的地理空間數據中，可能有多幅數據含有水印信息，并且它們所包含的水印信息并不唯一，如果直接應用水印檢測算法來進行水印檢測，會導致在拼接后新生成的數據中水印信息的檢測相互影響或者水印檢測不完整，從而造成水印檢測失敗或漏檢現象的出現。

通過分析上述情況下的數據拼接處理對水印算法產生的影響，可以將問題簡化為：在拼接處理后生成的新地理空間數據內搜索并判斷其中某一個或某幾個拼接處理前的地理空間數據是否含有水印信息，含有多少水印信息，含有怎樣的水印信息，并定位出相應水印信息在拼接數據內所覆蓋的地圖區域。由于地理空間數據拼接處理并不會對其中的數據取值造成任何影響，水印信息在拼接處理過程中得到了完整的保留，一般的水印算法并不需要額外考慮數據是否作拼接處理。因此可以基于現有的研究成果為原型，思考如何制定有效的水印信息檢測及定位策略，使得水印檢測算法能從拼接數據中的某個或某幾個數據子塊中定位并檢測到正確的水印信息。

2 基于四叉樹分塊遞歸判斷的水印檢測方法

地理空間數據具有分幅存儲的特征，分幅的地理空間數據所覆蓋的制圖區域一般為規則矩形，因此可以將其看作為一個數據矩陣，從這個角度去思考抗數據拼接處理的水印檢測方法，可以簡要地概括為：對數據矩陣不斷分塊細化，并對每一子塊進行判斷，直至成功或無法再細化分塊為止?；诖嗽瓌t，引入四叉樹分塊遞歸的方法來制定抗拼接處理的地理空間數據水印檢測方法?；谒牟鏄浞謮K遞歸判斷的水印檢測方法具體流程如下：

1）獲取地理空間數據尺寸M×N，從地理空間數據左上角開始，按照M/4×N/4大小將其均分為4等份，對多余的數據作合并處理。

2）對每一個分塊地理空間數據進行水印信息的提取與檢測，如果在分塊數據中檢測不到水印信息，則轉到步驟3）；如果在分塊數據中檢測到水印信息，但檢測的水印信息與原始水印信息不完全吻合，則轉到步驟4）；如果在分塊數據中檢測到了水印信息，且檢測到的水印信息與原始水印信息完全吻合，則轉到步驟5）。

3）獲取當前分塊地理空間數據尺寸，如果分塊數據尺寸小于某個臨界值，則轉到步驟6）；否則，對當前分塊地理空間數據繼續采用四叉樹分塊處理，轉到步驟2）。

4）記錄當前檢測到的水印信息，同時記錄分塊數據在原始數據中的位置，然后轉到步驟3）。

5）記錄當前檢測到的水印信息，同時記錄分塊數據在原始數據中的位置，水印檢測結束。

6）分塊數據尺寸不符合繼續分塊要求，可判斷為無水印信息，水印檢測結束。

對于相鄰的分塊數據如果其檢測到的水印信息相同，則合并相鄰分塊數據形成新的分塊數據，記錄新的分塊數據位置，重新計算水印相關系數，并檢測其水印信息。

在四叉樹分塊遞歸的判斷步驟2）中，如果在分塊數據中檢測到了水印信息，且與原始水印完全吻合，則說明分塊數據中有且只有原始水印，無需繼續分塊檢測；如果在分塊數據中檢測到水印信息，但與原始水印不完全吻合，則說明分塊數據中可能存在不含有水印的數據塊或者含有其他水印的數據塊，使得檢測到的水印信息含有噪聲，因此還需要繼續分塊判定；如果在分塊數據中檢測不到水印信息，則分塊數據有可能無水印信息，也可能含有多個水印信息相互影響而導致水印檢測失敗，因此還需要繼續分塊判定。步驟3）中臨界值的選定由地理空間數據本身尺寸特性和水印算法適用性決定。

3 實驗與分析

為了驗證所提出的水印檢測方法對抗數據拼接處理的性能，進行了相關的實驗與分析。實驗中所采用的測試數據為圖1所示的4幅相互鄰接的遙感影像數據，用這4幅遙感影像來模擬實現柵格地理數據水印技術中的數據拼接攻擊，水印嵌入算法采用文獻[9]所提出的抗幾何變換的柵格地理數據變換域水印嵌入算法，而后對數據拼接處理后的遙感影像分別用文獻[9]所提出的水印檢測算法（下文簡稱算法1）和本文所提出的基于四叉樹分塊遞歸判斷的水印檢測方法（下文簡稱算法2）進行水印信息檢測，比較2種算法對水印信息檢測的結果，以分析本文所提出的方法抵抗數據拼接處理的能力。實驗中算法的臨界尺寸設定為256×256。

實驗中主要就以下2種情況進行討論和分析：①4 幅參與拼接處理的遙感影像只有1幅數據含有水印信息；②4幅參與拼接處理的遙感影像有多幅數據包含不同的水印信息。

圖1 數據拼接前的遙感影像方位及尺寸

3.1 含有一個水印信息的情況

基于原型算法，對圖1a進行水印信息的嵌入，而后將圖a、b、c、d按其空間位置組織起來進行數據拼接處理，得到如圖2所示的新遙感影像。

圖2 拼接后遙感影像

分別使用算法1和算法2對圖2所示的新遙感影像進行水印信息的檢測。檢測結果見表1，表中的水印檢測范圍是由四叉樹分塊決定的，表示水印檢測范圍在圖2中的位置（以左上角為坐標原點），水印檢測結果表示對四叉樹分塊區域提取水印信息后計算得到的水印檢測系數。為便于表中數據的簡化表達，在提取過程中如果相鄰接的最小分塊區域檢測到的水印信息相同，則將鄰接的分塊區域合并后重新計算其相關系數。

表1 水印檢測結果對比

從表1可以看出，原有水印檢測算法在數據拼接處理后，并不能有效檢測到水印信息，而基于四叉樹分塊遞歸判斷的水印檢測方法不但能有效檢測出水印信息，同時能基本定位出含有水印信息的遙感影像數據區域在拼接處理后新遙感影像中的位置。

3.2 含有不同水印信息的情況

基于原型算法，對圖1進行水印信息的嵌入，且分別嵌入不同的水印信息：WaterMark_A、WaterMark_ B、WaterMark_C、WaterMark_D。然后對4幅含水印遙感影像數據進行數據拼接處理，對拼接處理后的新遙感影像數據分別使用算法1和算法2進行水印信息檢測，檢測結果見表2。

表2 水印檢測結果對比

從表2可以看出，原有水印檢測算法在數據拼接處理后的新遙感影像中并不能有效檢測到各個分塊數據的水印信息。而基于四叉樹分塊遞歸判斷的水印檢測方法既能有效地檢測出拼接處理前各幅遙感影像數據所對應的水印信息，同時還能對各個水印信息所對應的分塊數據位置進行基本定位，因此可以從提出的水印信息所對應的位置判斷出拼接處理前的各幅遙感影像區域。

3.3 算法分析

將本文所提出的方法與基于黃金分割法搜索的水印檢測算法[13]相比較，本方法不僅能檢測出拼接數據中所含水印信息的數量和類型，含有怎樣的水印信息，其最大的特色是可以對各個水印信息所對應的分塊數據在拼接生成的新地理空間數據中的相應位置進行區域定位。

本方法是基于地理空間數據分幅存儲特征進行設計的，對不同類型的地理空間數據具有良好的適用性，可應用于矢量地理數據、數字高程模型數據等領域。

由于本方法是基于原型算法設計的，而在水印檢測過程中并沒有任何與原型算法的沖突和不融，因此可根據數據類型、數據特性等原則從現有研究成果中選擇合適的優秀水印算法作為原型算法，在最大程度地保留現有研究成果優勢的基礎上，解決由于地理空間數據的拼接處理而引發的水印新問題，本文方法現勢性較好。

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P208

B

1672-4623（2015）03-0017-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.03.006

符浩軍，博士，主要研究方向為地理數據共享與安全、GIS應用等。

2014-04-14。

項目來源：國家自然科學基金資助項目（41071245）。