[发明专利]一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法

说明书

本发明公开了一种基于细菌觅食算法(Bacterial Foraging Algorithm,BFA)与最低有效位(LSB)的栅格地图版权保护方法。首先，使用sobel算子对栅格地图进行边缘检测，提取地图边缘数据；然后，根据水印信息的比特数将边缘图像划分为若干块；接着，采用BFA算法对每块中的边缘点进行优化，提取出较优的水印嵌入点，直至提取到的点数与水印信息的比特数相等；最后，根据提取的点的位置，对每一分块利用LSB算法将水印信息嵌入到原始栅格地图的相应像素。本发明生成的栅格地图数字水印能较好地抵抗噪声攻击、滤波攻击及几何攻击，且具有较好的隐蔽性，可有效保护栅格地图版权。

技术领域

本发明涉及地图数字水印领域，尤其涉及一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法。

背景技术

基于LSB的数字水印算法是一种空间域算法，它将水印信息直接嵌入到载体数据像素值的最低有效位中，在嵌入版权信息的同时保证了嵌入信息的隐藏及对原始载体信息影响的最小化。该方法是一种盲水印算法，其嵌入和提取水印过程都比较简单。但是LSB算法有很明显的缺陷，它的鲁棒性比较差，很难对抗滤波、噪声等常见恶意攻击。目前，LSB数字水印方法及其改进已应用于图像及矢量地理空间数据的版权保护，但其在栅格地图版权保护中的应用还很鲜见，因此研究一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法具有一定的现实意义和实际应用价值。

发明内容

有鉴于此，本发明的实施例提供了一种基于BFA与LSB的栅格地图版权保护方法。

本发明包括以下步骤：

(a)提取原始栅格地图的边缘数据:设A为所述原始栅格地图，通过两Sobel卷积因子分别与A做卷积运算得出横向边缘图像Gx、纵向边缘图像Gy，再通过公式计算出A中每一像素的梯度大小，形成梯度矩阵G，将所述梯度矩阵G转化为灰度图像，用最大类间方差法计算图片的灰度阈值，并根据计算出来的阈值分割梯度图像得到二值图像，所述二值图像即为最终的边缘图像；

(b)根据水印信息的比特数将所述边缘图像分块：根据版权信息载体图像的尺寸和位深度计算所述水印信息的大小，设水印图像的大小为M×N，位深度为K bits，则所述水印信息的大小B＝M×N×Kbits，由于所述边缘图像是二值图，像素值为1的点表征了所述原始栅格地图的轮廓，即为可选的水印嵌入点，拟在每个嵌入点嵌入1位所述水印信息，设所述边缘图像中像素值为1的点的总数为S，原始栅格地图初步的分块数为C，计算每块中像素值为1的点的总数s，若s<B,则该块不足以嵌入一个水印信息，将该块与下一块合并，再次计算该新块中像素值为1的点的总数s，直到s>B时，停止合并，记录所述每个块的起始位置；

(c)对每个所述边缘图像分块，采用BFA算法提取出较优水印嵌入点集：设初始细菌总数为n，并将它们随机分布到所述边缘图像分块中，初始位置记为p₁,p₂…p_n；设连通阈值为t，即连续t个像素的值为1，也是所述细菌在某一方向上能连续前行的步数，这类边缘表征线状或面状地物；设所述细菌趋化步数阈值为c，即细菌在八方向上能前进的总步数，在栅格地图上，这类边缘表征独立地物；

(d)基于LSB算法嵌入水印：从所述原始栅格地图分块情况和所述边缘图像中提取到的水印嵌入点集，找出它们在所述原始栅格地图的相应像素，将所述水印信息嵌入到所述原始栅格地图的最低有效位。

进一步地，所述两Sobel卷积因子分别为和

进一步地，所述步骤(b)中，所述原始栅格地图初步的分块数。

进一步地，所述步骤(c)的具体步骤为：

(1)若提取到的所述水印嵌入点数小于B，则转到步骤(2)，否则结束；

(2)若边缘图中值为1的像素都被所述细菌搜索过，设置c＝c-1，t＝t-1；；