一种瓦片地图水印算法

2014-07-02朱长青

测绘通报 2014年12期

关键词：长青瓦片栅格

任娜，朱长青

(南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京 210023)

一种瓦片地图水印算法

任娜，朱长青

(南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京 210023)

首先分析了瓦片地图的特征，并依据这些特征提出了相应的水印算法要求；然后在此基础上提出了针对瓦片地图特征的水印嵌入和检测算法；最后对所提出的算法进行了试验验证。结果表明，该算法具有好的不可见性，能够有效抵抗加噪、压缩、拼接和格式转换等的攻击，可有效保护瓦片地图的版权。

天地图；瓦片地图；水印；鲁棒性

一、引言

天地图是国家地理信息公共服务平台的公众版，实现了测绘地理信息部门从离线提供地图和数据到在线提供信息服务这一服务方式的根本性改变，在国内外引起极大反响[1]。天地图建设者在大力丰富数据、不断提升服务能力和水平的同时，面临着一个非常严峻的问题，即数据的非法下载及使用问题日益严峻，严重损害了数据拥有者的利益，数据版权更是难以得到有效保障。数字水印技术能够为瓦片地图的版权保护、非法数据来源跟踪等提供可靠的技术支撑[2-3]。

我国目前在栅格地图水印研究方面已经取得了一些研究成果[4-8]。然而，专门针对瓦片地图的水印研究尚少[9]。本文着重分析了瓦片地图数据的特征及其对数字水印算法的要求，并基于此提出了瓦片地图水印嵌入和检测算法，有效保护了瓦片地图的版权，保障了数据拥有者的合法权益。

二、瓦片地图的特征分析及其水印算法要求

瓦片地图与普通数字栅格地图具有一些相同的特征，但是栅格地图的大小往往并不固定，而每一张瓦片地图的大小都是固定的。另外，瓦片地图在抗攻击性方面与栅格地图有很大的区别。栅格地图裁剪后仍具有较高的使用价值和商业价值，然而，单一的瓦片地图往往并不具备实际应用价值。因此，研究瓦片地图水印算法并不能照搬栅格地图的水印算法，需要依据其数据特征来研究水印算法。

通过对瓦片地图的分析，其特征和对水印算法的要求主要表现在以下几个方面：

1)为了有效节省存储空间，瓦片地图常采用索引机制进行存储，通常以PNG形式存储。这种存储方式还可以有透明通道，更有利于地图的表达。

2)瓦片地图的色彩度并不丰富，索引所用到的颜色数目非常有限，基本上保持在20～30种颜色范围内。因此，瓦片地图所能承载的水印信息量非常少。

3)瓦片地图的大小统一，每张瓦片地图的大小为128像素×128像素或256像素×256像素。因此，瓦片地图水印算法可以按照数据大小更有针对性地研究。

4)瓦片地图尤其是瓦片线化图中高亮线的特征比较明显，且空白区域也较多，也就是说瓦片地图具有较高的亮度和较低的饱和度。因此，瓦片地图水印算法可以有效利用该特征完成水印的嵌入。

5)在应用端往往根据瓦片地图的命名规则进行加载，对于单一瓦片进行攻击的可能性相对较少，几乎不可能对单一的瓦片地图进行裁剪或旋转等攻击。但是在进行水印算法设计时，仍需要考虑单一瓦片可能遭受的加噪、压缩等不影响其使用的攻击方式。

6)不法分子从网上下载瓦片地图时，往往会根据自己的需要自定义瓦片的数据格式为PNG或JPG。因此，针对瓦片地图的水印算法应该能够有效抵抗格式转换的攻击。

由以上瓦片地图的特征分析可知，瓦片地图水印研究需要遵循其特有的数据特征和算法要求，其像素值或索引值中可隐藏信息的数据量非常少。因而，笔者考虑从瓦片地图中富含的图像特征中嵌入水印信息。

三、瓦片地图水印嵌入和检测算法

通过对瓦片地图的特征分析及水印算法要求的研究，本文提出一种特征级的瓦片地图水印嵌入和检测算法。非盲水印的瓦片数据在实际应用中是完全不现实的，本文的水印算法属于盲水印算法。

1.水印信息生成和水印嵌入算法

算法的具体步骤如下：

1)采用伪随机序列，将待嵌入的水印信息或密钥生成相对应的二值水印序列 W＝[w0w1…wL－1]，W＝G( key)。其中，L为水印序列的长度，w＝{ 1，－1}，G表示水印信息生成算法，key表示密钥集合。

2)对瓦片地图进行二层小波变换(DWT)，取其低频子带。

3)对低频子带进行均匀的8×8分块，得到互不重叠的块。由于瓦片地图具有较高亮度和较低饱和度，因此，各个分块低频值的均值是瓦片地图的一个重要特征值，具有较强的不变性。计算当前分块和其相邻分块的低频均值，分别记为avem、avem＋1。

4)通过avem和avem＋1的关系构建映射函数，确定水印嵌入位，即构建函数如下

5)对于特定的低频块，根据映射函数所对应的水印位，采用基于量化的水印嵌入规则将水印信息嵌入到对应的低频块中，具体的嵌入规则如下

式中，round为四舍五入函数；δ为量化步长；Index＝{0，1，2，…，L－1}。

2.水印检测算法

水印检测算法是水印嵌入的逆过程。使用与嵌入算法相同的映射函数和量化步长，采用的水印检测规则如下

式中，mod(·，5)为模5的函数。采用多数原则对检测到的水印信息进行确认。

水印检测中往往会发生虚警检测，即在未嵌入水印的数据中检测出水印信息。为了能够降低虚警检测概率，需要对原始水印信息和检测到的水印信息进行相关性比较，当匹配的相关系数大于设定的阈值时，认为待检测的数据中含有相应的水印信息。为了客观评价提取水印与原始水印的相似程度，采用以下相似度计算公式

四、试验与分析

下面通过试验对本文的水印算法进行性能分析。两张试验的瓦片地图分别采用PNG和JPG格式存储，地图中不包括注记层，大小为256像素× 256像素，如图1所示。

图1 原始瓦片地图

1.透明性

图2为原始瓦片地图嵌入水印后对应的效果图。

图2 嵌入水印后的瓦片地图

为了更好地说明本文算法的不可见性，采用嵌入前后数据的峰值信噪比(PSNR)来进行衡量，计算公式如下

式中，M×M为瓦片地图的大小；I为原始的瓦片地图；I′为嵌入水印后的瓦片地图。

表1给出了嵌入前后数据的峰值信噪比和水印信息的相关系数。

表1 嵌入前后数据的PSNR

从主观视觉上很难看出嵌入水印前后瓦片地图的差异。从客观指标上看，两幅瓦片地图嵌入前后的PSNR都比较高。在不进行任何攻击的情况下，提取的水印信息的相关系数均为1.0。由此可见，本文算法具有好的不可见性。

2.鲁棒性

对嵌入水印后的瓦片数据进行了加噪、压缩和拼接攻击。拼接分为两种情况，包括嵌入2幅都含水印的瓦片的拼接，以及嵌入水印后瓦片与未嵌入水印后瓦片的拼接。本文中，检测成功的相关系数阈值设定为0.5。试验结果见表2。

表2 攻击试验结果

从表2的数据可以看出，在对单一瓦片地图进行加噪、压缩等攻击后，水印检测的相关系数都高于检测阈值0.5，表明检测成功。拼接攻击中，设计了两幅都含有水印的瓦片进行拼接，或是其中有一幅数据含有水印信息，均能够检测成功。这是因为只要其中一块瓦片地图中能够检测到水印信息，就可以顺利地从拼接后的地图中检测到水印。瓦片地图一般以PNG和JPG两种格式进行存储，在将两种数据格式进行转换后，水印检测的相关系数均高于0.9，表明本文算法可以有效抵抗格式攻击。由此可见，本文提出的算法具有较好的鲁棒性。