[发明专利]基于空间特征的矢量地图可逆水印处理方法

权利要求书

1.一种基于空间特征的矢量地图可逆水印处理方法，包括如下步骤：

(1)依据道格拉斯-普克法对矢量地图元素进行特征点提取；

(2)依据种子密钥生成一个随机数序列b_i，该序列是一个最大值不超过S_max随机数序列，该序列将作为特征点夹角的偏移序列；

(3)对每条多边曲线提取的特征点进行非线性加密处理；

(4)对水印信息进行Arnold置乱操作，记经过Arnold置乱后的水印序列为ω_j，ω_j∈{0，1}；

(5)可逆水印嵌入；

(6)水印提取与原坐标数据恢复；

(7)提取水印后，并在载体特征点坐标无损恢复的基础上，对含线性加密的矢量地图进行非线性无损恢复；

其特征是：

所述的对每条多边曲线提取的特征点进行非线性加密处理的方法为：

首先进行参考位置线的选择：在特征点夹角偏移处理过程中，选择一条不动线作为参考位置线，其余各特征点与起始点连线以起始点为中心进行角度偏移；

其次对原始特征点夹角进行遍历：对矢量地图中每条多边曲线或者多边形，以参考位置线为基准，分别以向左右两侧，依次遍历线线之间夹角，得出一个以参考位置线为基准的夹角序列θ_i；

最后对特征点夹角θ_i进行非线性偏移来加密矢量地图数据，对应的偏移角即为随机序列d_i，线性偏移公式为：

其中M表示该矢量地图元素的所有特征点夹角的个数，d_i表示由种子生成的随机序列，θ_i和θ_i’分别表示原始特征点夹角和线性偏移后的特征点夹角；

所述的可逆水印嵌入的方法为：

以线性偏移处理过的矢量地图的特征点坐标的小数部分为载体数据进行水印信息的嵌入；偏移特征点序列记为： 

V_if＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...，(x_n，y_n)}＝{(x_f，y_f)|f＝1，2，...，n}

i＝1，...，m

V_if表示第i条多边曲线或者多边形的载体特征点集合，其中(x_f，y_f)分别表示第i条多边曲线中第f个载体特征点的横纵坐标，m表示提取出的多边曲线或多边形的总数，n表示第i条多边曲线的载体特征点的总个数；

对每条多边曲线或者多边形载体特征点分别提取横纵坐标序列的小数部分，记为：

ZV_if′＝{(Zx₁，Zy₁)，(Zx₂，Zy₂)，...，(Zx_n，Zy_n)}＝{(Zx_f，Zy_f)|f＝1，2，...，n}

i＝1，...，m

纵坐标Zy_f与横坐标Zx_f的水印嵌入方法相同；横坐标Zx_f的水印嵌入方法为：其中Zx_f’为中间变量， 为Zx_f的均值，

对经过Arnold置乱后的水印序列ω_j进行水印序列的嵌入，公式如下：

其中Zx_f”、Zy_f”分别表示水印嵌入后横纵坐标的小数部分整数值，对矢量地图中每条多边曲线反复执行该步骤，完成水印的嵌入，并进行小数点左移，缩小相同倍数，获得含水印的特征点坐标；

水印提取与原坐标数据恢复的方法为：

对每条多边曲线或者多边形特征点提取，偏移特征点序列提取后，对含水印的特征点坐标序列的小数部分ZV_if”记为： 

ZV_if″＝{(Zx_f″，Zy_f″)|f＝1，2，...，n}

i＝0，1，...，m-1

水印信息ω_j提取及无损恢复方法为

ω_j＝LSB(Zx_f″，Zy_f″)

f＝1，2，...，n

原始坐标小数部分数据值横坐标Zx_f的无损恢复为：

其中 表示将Zx_f”最低位置0后的值，纵坐标Zy_f的恢复与其相同；对矢量地图中每条多边曲线反复执行该步骤，完成水印的提取；特征点坐标序列的小数部分Zx_f，Zy_f无损恢复后，并进行小数点左移，缩小相同倍数，获得原始的特征点坐标；

所述的对含线性加密的矢量地图进行非线性无损恢复的方法为：

①依据道格拉斯-普克法，简化参数门限D在0m～1m之间，对提取水印后的矢量地图进行道格拉斯-普克法进行特征点提取；

②对矢量地图多边曲线或者多边形的特征点进行参考位置线的选择；

③对矢量地图特征点夹角进行遍历；

④特征点非线性角度恢复；在特征点坐标数据恢复的基础上，依据给定的种子密钥Seed，获得最大值不超过S_max的随机数序列d_i，则原始夹角θ_i依据下式进行恢复：

θ_i＝{θ_i′-d_i|d_i∈{0，1，...，S_max}}

i＝1，2，...，m。