基于精度特征的遙感影像數據盲水印算法

符浩軍，劉靜禎，楊成松，張海勃

（1.西安測繪總站，陜西 西安 710054；2.地理信息工程國家重點實驗室，陜西 西安 710054；3.解放軍理工大學 野戰工程學院，江蘇 南京 210007）

3S 技術應用

基于精度特征的遙感影像數據盲水印算法

符浩軍1,2，劉靜禎1，楊成松3，張海勃1

（1.西安測繪總站，陜西 西安 710054；2.地理信息工程國家重點實驗室，陜西 西安 710054；3.解放軍理工大學 野戰工程學院，江蘇 南京 210007）

提出一種基于數據精度特征的遙感影像盲水印算法。首先，分析了遙感影像數據特征及其對水印算法產生的影響，然后構建了水印信息位、精度位集、非精度位集三者之間穩定的同步關系，再依據待嵌入數據點的精度位集生成水印信息位，最后采用量化的思想將水印信息嵌入對應的非精度位集。實驗表明，所提出的水印算法不僅保持了遙感影像的數據精度，而且具有較好的效率，尤為重要的是，算法對于任意強度的數據裁剪、放大、縮小、幾何旋轉、剪切等水印攻擊都表現了良好的魯棒性，為遙感影像數據提供了較好的版權保護。

遙感影像；盲水印；精度位集；非精度位集；魯棒性；版權保護

隨著遙感影像數據應用需求的增加，其版權保護問題受到眾多研究者的關注，由于數字水印技術在該領域有著巨大的潛力[1-2]，針對遙感影像數字水印算法的研究熱度也在日益增加。參考文獻[3]～[5]分別利用余弦變換、小波變換提出了相應的水印方案，不僅保證了水印信息的不可見性，而且對常規水印攻擊具有較好的魯棒性；李麗麗[6-7]等相繼提出了基于DFT和水印分割、基于Contourlet變換的遙感影像魯棒水印算法，但算法對幾何攻擊的魯棒性較弱；陳晨[8]等提出了一種基于內容的自適應傅立葉變換域水印算法，但算法并未很好地考慮遙感影像精度特性；陳輝[9]等指出普通圖像僅僅是“Picture”，以滿足人類視覺的需要，而遙感圖像除了是“Picture”之外，還包含有“Data”；范承嘯[10]等結合遙感影像數據精度特點，提出了一種精度可控的數字水印算法，算法很好地考慮了遙感影像的精度特點，且對常規攻擊有較好的抵抗力，但對幾何攻擊的魯棒性不強；任娜[11-12]等分別采用數學映射思想和模板匹配思想，提出了基于映射機制的遙感影像水印算法和抗幾何變換的半盲水印算法，兩種方案對幾何攻擊都有較好的抵抗能力，但對旋轉、縮放等水印攻擊抵抗較弱，且半盲水印算法的實用性不夠理想；在此基礎上，任娜[13]等提出了一種改進方案，雖然解決了水印抗亮度調整攻擊的問題，但仍沒有從本質上解決原型算法[11]存在的問題。

由上述研究成果可知，遙感影像水印算法的研究取得了較為豐碩的成果，且在水印誤差控制、算法魯棒性等方面都有涉及和考慮。但是現有水印算法在數據特征、算法魯棒性、算法實用性等方面的考慮還不夠充分，沒有結合遙感影像數據本身特征進行設計，導致許多算法在遙感影像數據版權保護應用方面的不適用。本文針對上述問題，結合遙感影像數據特征及其水印特性，提出了一種基于精度特征的數字水印算法。

1 遙感影像數據水印特點分析

與普通圖像相比，遙感影像具有其自身的數據特征，這些特征對數字水印算法的設計提出了更高的要求：

1）數據精度特征。遙感影像的數據精度直接影響數據應用（如空間分析）的成敗。因此，遙感影像數字水印技術需要結合其數據精度特點進行設計，才能滿足其后續應用的要求。

2）數據海量特征。與普通圖像相比，遙感影像具有海量的數據特性，這就對水印算法提出了嚴格的要求：所設計的水印算法在滿足魯棒性的前提下，還需考慮算法的時效性，所設計的水印嵌入規則復雜度要低，以滿足實用性要求。

3）數據信息量的多變性。通常遙感影像數據的尺寸較大，所包含的豐富地理信息，較多的數據信息足以支撐水印信息的嵌入，但某些滿足特定應用的遙感影像，如瓦片地圖等，其所包含的數據信息較少，如何在較少的數據信息中嵌入足夠多的水印信息，也是算法設計者需要考慮的問題。

遙感影像數據與位平面相對應，將其精度特征反映到位平面，可將位平面分為精度位集和非精度位集。為保證遙感影像數據的精度特征，其精度位集是不可變的，而非精度位集的變化并不會給數據精度造成任何影響。假設第2位是精度位與非精度位的臨界位，則位平面中的3～7位屬于精度位集，為保持遙感影像數據的精度特性，精度位集在任何數據處理過程中均需保持一致，因此，可利用精度位集生成水印信息；位平面中的0～2位屬于非精度位集，可將水印信息嵌入其中，并不會影響遙感影像數據的精度特征。

2 基于精度特征的數字水印算法

算法的基本思路為每個遙感影像數據點都對應一個精度位集和一個非精度位集，依據精度位集生成單個水印信息，然后將其嵌入到對應的非精度位集。通過上述水印生成/嵌入方式，可以使在水印攻擊過程中，數據點的水印信息位、精度位集、非精度位集保持同步，有效解決了幾何攻擊下水印信息位與數據載體同步難的問題；同時，由于單個數據點對應著單個水印信息位，而這些水印信息位將組合成一個完整的水印信息集，即使在數據信息很少的情況下，也能生成足夠多的水印信息并嵌入到數據載體中，從而保證了水印信息嵌入的有效性；進一步地，由于水印嵌入/檢測都是在空間域完成的，計算復雜度低，有效保證了算法的效率；最重要的是，水印算法是基于數據精度特征來設計和考慮的，因此算法完全滿足了遙感影像數據的精度要求。

2.1 水印信息生成

根據每個遙感影像數據點的屬性值獲取對應的位平面，設第i位是精度位和非精度位的臨界位，其中i∈[0,1,…,6,7]，那么其對應的精度位集為Bp∈[i+1, i+2,…,7]，若將精度位集對應的位平面取出，形成一 個新數據，其對應的值域為Hp∈[0,27-i-1]；與之類似，對應的非精度位集為Bu∈[0,1,…,i]，其對應的值域為Hu∈[0,2i+1-1]。水印信息的生成由Hp決定，本文采用偽隨機m序列為水印信息，生成方法見參考文獻 [14]，不再詳述。需要強調的是w取值為[-1,1]，且在水印信息生成過程中，為有效降低水印檢測的誤判率，需進行如下控制：

1）對生成的水印信息集進行取值分布控制，使其取值概率滿足式（1）要求：

2）每個遙感影像數據點都有一個對應的水印信息位，眾多水印信息位組成一個完整的水印信息集，以保證能生成足夠多的水印信息，且所有水印信息能有效嵌入數據載體中。

3）有效降低精度位集所生成的水印與原始非精度位集所提取水印之間的聯系，保證二者的獨立性。

2.2 水印信息嵌入

對于每個遙感影像數據點，采用量化的方式將生成的水印信息嵌入對應的非精度位集，水印信息嵌入方式為：

當w=+1時，水印嵌入方式為：

當w=-1時，水印嵌入方式為：

2.3 水印信息檢測

水印信息檢測流程與水印嵌入流程基本相逆，主要步驟為：

1）對于每個待檢測的遙感影像數據點，根據其精度特征，獲取其對應的精度位集和非精度位集。

2）根據精度位集生成原始水印信息位w，再按照式（4）從非精度位集中提取相應的水印信息位w'。

3）遍歷待檢測遙感影像的每個數據點，對每個數據點進行上述處理，由此得到原始水印信息位集W和提取的水印信息位集W '。

4）計算W和W '的相關檢測系數，將其與水印閾值比較，由此判定待檢測遙感影像數據的版權歸屬，這里相關檢測系數NC的計算公式為[15]：

式中，bi=1-XOR(Wi,Wi')；i取值范圍為1≤i≤L；L為水印長度。

3 實驗與分析

對所提出的水印算法進行相關的實驗和分析，所采用的實驗數據為兩幅不同尺寸的遙感影像地圖，圖1中左幅尺寸為256×256，右幅尺寸為7 340×5 746。實驗內容包括可視化分析和魯棒性分析等。在實驗過程中，將第2位作為精度位和非精度位的臨界位。

3.1 可視化分析

依據所提出的水印算法，對兩幅實驗數據嵌入水印信息，得到含水印信息的遙感影像地圖，具體如圖2所示。

從主觀視覺上對比原始遙感影像地圖和含水印遙感影像地圖可知，水印嵌入前后沒有對遙感影像地圖造成視覺上的影響，因此水印算法具有較好的隱蔽性；客觀上，計算原始遙感影像地圖和含水印遙感影像地圖的峰值信噪比，計算方法如式（6）所示，得到小尺寸數據的PSNR=48.352 4、大尺寸數據的PSNR=49.795 3，也驗證了水印算法的不可感知性。

圖1 實驗數據

圖2 含水印實驗數據

對原始遙感影像地圖進行水印檢測，相關檢測系數分別為0.001 6、0.001 3。因此可知，由精度位集所生成的水印與原始非精度位集所提取水印之間關聯性很低，基本可忽略不計，所設計的算法有效地降低了水印的誤判率。對含水印遙感影像地圖進行水印檢測，其相關檢測系數均為1.00，說明算法對遙感影像地圖具有很好的適應性。同時實驗中假定第2位是精度位和非精度位的臨界位，那么水印嵌入所引起的數據誤差被嚴格控制在3個灰度級以內，因此算法能較好地控制水印嵌入所引起的數據誤差，保持了遙感影像地圖的數據精度特征。

3.2 魯棒性分析

為了驗證水印算法對任意水印攻擊方式在任意攻擊強度下的抵抗能力，在Photoshop平臺下對含水印遙感影像地圖進行了一系列不同強度不同方式的水印攻擊，本文選用數據裁剪、放大、縮小、剪切、幾何旋轉、亮度調整、飽和度調整等水印攻擊方式，檢測攻擊后的數據相應的水印信息，表1、2給出了兩幅實驗數據在各種攻擊后的相關實驗結果。

分析表1、2可知，對于數據裁剪、放大、縮小、剪切、幾何旋轉、亮度調整等水印攻擊方式，水印算法具有很好的抵抗能力，即使在水印攻擊強度很大的情況下，算法的魯棒性也很穩定；尤其是針對裁剪、剪切等攻擊，即使在含水印數據只有幾百個點的情況下，水印檢測系數仍保持為1.00，說明水印算法對信息含量小的小尺寸數據仍然有較強的適應性。

表1 小尺寸數據在各種攻擊實驗下的檢測結果

表2 大尺寸數據在各種攻擊實驗下的檢測結果

表3 算法魯棒性的橫向比較

將本文算法與現有成果進行橫向比較，由表3可知，本文算法在抗幾何攻擊的魯棒性方面要優于其他算法，尤其是對旋轉、縮放等攻擊的優勢較為明顯；且本文算法是基于空間域進行設計的，而參考文獻[10]是通過變換域進行水印嵌入/檢測的，因此本文算法效率占優；參考文獻[11]屬于半盲水印算法，本文算法屬于盲水印算法，因此本文算法的實用性較優。綜上所述，本文所提出的水印算法具有良好的魯棒性和實用性。

4 結 語

根據遙感影像數據的精度特征，本文提出了一種適合于遙感影像數據版權保護的水印算法，并從可視化、魯棒性等方面對算法進行了實驗與分析。結果表明，算法不僅對數據放大、縮小、幾何旋轉、亮度調整、裁剪等水印攻擊具有較好的魯棒性，而且對于高強度數據剪切處理，也具有很好的抵抗能力，有效解決了現有水印算法無法適應小數據水印嵌入/檢測的難題，算法尤為適合于小尺寸遙感影像數據（如網絡瓦片地圖等）的版權保護。另一方面，由于本文算法所采用的水印信息是基于數據自身特征生成的，因此具有較好的可移植性，可推廣應用到柵格地圖版權保護等領域，但本算法并不適用于多版權水印嵌入的情況，下一步可結合多版權需求，研究基于內容的影像數據自適應分塊策略，在此基礎上對本算法進行改進，從而解決本算法不滿足多版權應用要求的問題。

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P237

B

1672-4623（2017）07-0045-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.07.014

符浩軍，博士，工程師，主要研究方向為地理數據共享與安全、多源地名數據獲取與融合等。

2016-05-03。

項目來源：地理信息工程國家重點實驗室開放研究基金資助項目（SKLGIE2015-M-4-5）；中國博士后科學基金資助項目（2016M592925）；國家自然科學基金青年基金資助項目（41401518）。