带水印的GIS数字矢量地图质量监测外文翻译资料

 2023-04-19 19:47:38

英语原文共 5 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

带水印的GIS数字矢量地图质量监测

摘要：近年来，数字水印正在地理信息版权保护中发挥越来越重要的作用。根据GIS矢量数据的特征，数字水印嵌入算法应至少满足以下需求：数据准确性没有明显损失，数据质量无明显下降，目视观察无明显变化。本文通过多边形闭合、数据拓扑、误差分析和可视化分析研究了GIS矢量数据数字水印的质量，上述功能由编程实现。通过实验我们发现这种方法能够很好的监测GIS矢量数据数字水印的质量，从而为判断水印嵌入算法的优劣提供依据

关键词：GIS数字矢量地图，水印，数据质量监测，误差分析，可视化分析，拓扑结构检查

  1. 引言：

随着计算机技术的快速发展和互联网的普及，各种媒体内容都被转换成数字形式来提高信息表达的效率和准确性。但数字内容的版权保护也变得更加困难。GIS数字矢量地图是一种涉及国家安全的国家基础地理信息数据，因此作为一种特殊的数字产品，GIS数字矢量地图的版权保护比一般知识产权保护更重要。

数字水印嵌入技术是数字产品版权保护最重要的一种方法。与一般数字产品版权保护相比，GIS数字矢量地图的水印嵌入技术在精度和应用方面的特殊性应具有以下特点：1）高精度：水印的嵌入不应该影响矢量地图的使用精度，特别是在定位精度方面。2）不可感知性：水印在嵌入矢量地图后，在各种平台都不会被感知，包括视觉失真和测量失真，这就意味着水印的存在不应该影响矢量地图的视觉效果或导致元素变形。因此，对带水印的GIS矢量数据进行质量监测是必不可少的。

目前，对与数字水印算法的数据质量的研究主要集中在应用于数字图像的水印的误差分析，用平均绝对差、均方误差、信噪比、峰值信噪比、相关质量、直方图相似度等指标来测量图像的失真度。本文提出一种基于空间域JND[4]的感知测量方法。该模型主要考虑了频率灵敏度、亮度灵敏度和对比度掩蔽的三个主要HVS属性。Christian(1996)提出了一个名为“掩峰信噪比(MPSNR)”的模型，它是综合考虑图像中几个因素的影响，综合人类视觉特征而形成的一种测量方法[5]。Voloshynovskiy(2001)提出了加权峰值信噪比(wPSNR)模型，该模型对不同的区域给予不同的视觉权重。[6] Watson(1993)提出了一种基于Watson标准的图像质量评价模型。[7]Watson标准主要用于测量基于块的DCT变换系数按一定灵敏度阈值的误差。[7]提出了一种基于人眼视觉系统的图像质量评价方法。[8] 利用小波变换与人眼视觉系统多通道特征相匹配的特点，将原始图像和退化图像的误差进行融合，计算出人眼视觉系统的信噪比。[8] 然而，关于带水印矢量数据的数据质量的相关研究相对有限。由于缺乏数据质量检测方法、误差分析方法和误差分析工具，用户通常会不同程度地对水印算法产生怀疑。这就从某种程度上影响了水印的应用。因此，本文将在分析水印嵌入原理的基础上，参考图像领域的误差分析方法，对带水印的GIS矢量数据进行数据监测研究。并开发了一些数据质量监测工具，为水印GIS矢量数据的数据监测提供了有效的理论和技术支持。

  1. 水印嵌入的原理
  2. 水印嵌入模型

一般来说，数字水印系统主要由嵌入式设备和提取器两部分组成。嵌入式设备至少有两个输入:一个是原始信息，即需要进行适当转换后嵌入的水印信号; 另一种是嵌入水印的载波数据。嵌入式设备的输出结果是带水印的载波数据，通常用于传输和转录。图1为水印嵌入模型的详细框图。图中的虚线表示它可以参与或不参与操作。

  1. 水印嵌入方法

GIS数字矢量地图主要包括两个部分：空间数据和属性数据。属性数据由于其精度需求不可以被修改，因此水印只能被嵌入矢量地图的空间数据中。根据矢量地图的特征和不同的嵌入位置，水印嵌入方法主要分为基于空间域和基于变换域的水印嵌入算法。基于空间域的方法通过修改矢量图中点的坐标值来实现水印过程。该方法利用点之间的关系作为嵌入域，实现简单，但鲁棒性不强。基于变换域的方法是通过选择矢量图中图形元素顶点的坐标值并进行域变换，将空间域信息转化为频域信息，将水印嵌入到频域系数中。总体而言，这些方法例如DCT，DFT和DWT有很强的鲁棒性但难以实现。对于每个嵌入域，都有多种水印方法。常用的方法有附加规则法、多规则法、替换法和量化法。基于附加规则法将水印信号直接加到原始矢量数据上，并利用嵌入指标来调整水印的鲁棒性和不可见性。基于多规则的方法有两种类型。一种是将原始数据直接与水印信号相乘，另一种是将前一种方法的结果嵌入索引，再与原始数据相乘。在这一过程中，无论是低频部分还是高频部分，原始数据都可能发生较大的变化。因此，这种方法在实际工作中很少使用。替换法通常用水印信息替换原始矢量数据或其特征值，在提取过程中只需嵌入水印的原始数据的数据或特征值。量化法是根据原始数据中嵌入的水印信息将原始数据量化为不同的区间，在检测步骤中利用区间识别水印信息。综上所述，嵌入水印的过程主要是修改坐标值的冗余位。在适当的嵌入强度下，既不能降低原始数据的精度，又不能改变图形元素的拓扑关系和地理形状。但在强度较高的情况下，会降低原始数据的准确性。为了评估水印矢量数据的准确性和质量，需要采用误差分析和拓扑结构检查等方法。

  1. 数据质量监测的方法

根据GIS矢量数据的特点，要求水印嵌入后，数据精度损失不明显，数据质量降低不明显，视觉观察不发生明显变化。同时，矢量数据的空间局部特征也可用于水印嵌入。因此，在检测带水印矢量数据的质量时，不仅要从坐标和视觉角度进行误差分析，还要对矢量数据的拓扑结构进行检测。基于以上思路，本文的主要研究内容有:

  1. 面要素的封闭性检验

GIS矢量数据在空间形式的基础上分为点、线、面。地图上的点用一对空间坐标(x, y)表示，线用一串有序的空间坐标对表示，面是由第一个点和最后一个点的坐标相同的线组成的封闭多边形。由于水印的嵌入是对数据冗余位的修改，不同点的修改可能不同，这样就会导致面元的误闭。因此，检测曲面单元是否闭合是非常必要的。

通过比较第一个点和最后一个点的坐标我们可以判断面要素是否闭合。假设某个面第一个点坐标是（xF，yF），最后一个点的坐标是（xL，yL），如果xF= xL且yF =yL，即面元素是封闭的，水印嵌入过程不影响面元素的闭合属性。

  1. 拓扑结构检查

GIS矢量数据的空间关系是空间实体对象之间的空间交互关系，包括拓扑空间关系、顺序空间关系和度量空间关系。拓扑空间关系用来描述空间对象之间的空间关系，如邻接、包含、相交等。它在数据处理和空间分析中具有重要意义: 1)拓扑关系能清晰地反映实体间关系的逻辑结构，且不随投影变换而变化，比几何关系更稳定;2)利用拓扑关系有利于空间元素的查询;3)可用于重建地理实体。在嵌入水印的过程中，由于我们经常修改数据的冗余位或利用点的空间特征，可能会导致拓扑关系的变化。因此，有必要对水印矢量数据的拓扑关系进行检验。对带水印的GIS矢量数据进行拓扑关系检测主要是针对直线和多边形进行的。在本文中，我们在如下的拓扑规则的基础上做了这项工作（ESRI 2008):

  1. 多边形要素：1gt;不可重叠2gt;不可有间隔3gt;包含点4gt;边界必须被覆盖5gt;必须被特性类覆盖6gt;必须被覆盖7gt;不可叠合8gt;必须相互覆盖9gt;区域边界必须由边界覆盖10gt;必须恰好在多边形内11gt;必须被边界覆盖
  2. 线要素：1gt;不能有悬垂2gt;不能有伪节点3gt;不能叠加4gt;不能自叠加5gt;不能相交6gt;不能自交7gt;不得与内部交叉或接触8gt;必须是单个部分9 gt;不能被覆盖10gt;必须被特性类覆盖11gt;终点必须被覆盖12gt;必须被边界覆盖13gt;必须被端点覆盖14gt;点必须用线覆盖
  3. 误差分析

当GIS矢量数据水印被嵌入空间数据中，会在原始矢量数据的坐标和嵌入矢量数据间导致一个误差ei（1）。本文采用平均误差、最大误差、均方误差(MSE)和信噪比(SNR)检测了带水印的GIS矢量数据的数据精度(表1)[9-10]:

(xi, yi)是元素矢量数据的坐标，(xirsquo;, yirsquo;)是带水印矢量数据的坐标

表1 水印矢量数据的误差测量指标

测量指标 公式

平均误差

（n为矢量数据点的个数）

最大误差 e max max(ei), ( i = 1, 2, hellip; , n)

MSE

SNR

信噪比作为重要的客观指标，在一定程度上反映了嵌入水印前后矢量数据的变化情况。但实际上，信噪比只是整个数据变化的平均统计值，具有明显的局限性。它只能从整体上反映嵌入水印前后矢量数据的质量差异，而不能结合人类视觉模型来描述局部图像的质量[9]。同样，MSE作为水印矢量数据的评价指标，也不能反映实际图像的失真程度[9]。因此，虽然信噪比和均方差在大多数情况下都能准确反映图像的视觉质量，但在综合评价时可能存在误差。在上述分析的基础上，本文在误差分析的基础上，采用视觉分析的方法来检测水印矢量数据的质量。

  1. 检验

在本文中，我们利用C#和MapWinGIS开发了一个原型系统来评估GIS矢量数据的嵌入算法。将本文提出的各种质量监测方法集成到系统的质量监测模块中。

  1. 实验数据
  2. 多边形闭合检验

数据是一种shapefile格式的GIS矢量地图，嵌入算法是低位置加性规则，嵌入域是DWT频域

  1. 拓扑结构检查和误差分析

实验数据选自中国道路数据库“CHN_roads.shp”，嵌入算法是量化调制，嵌入域是DFT频域。

  1. 结果
  2. 多边形闭合检验

我们检查了带水印矢量数据“china country polygon.shp”的多边形是否闭合，结果显示所以多边形都闭合。

  1. 拓扑结构检查

利用“不可自交”、“不可自叠加”和“不可叠加”的规则，对加水印的CHN_roads.shp拓扑关系进行检测。结果表明，有些直线是自交的(图2)。

图2.拓扑检验的的结果

  1. 误差分析和可视化分析

首先,我们可以得到平均误差、最大错误,均方误差、信噪比和点的数量在每个范围的误差分析(图3和4)。然后我们可以比较矢量数据的差异之前和之后嵌入水印仅仅通过缩小层(图5)。我们也可以向特定的错误点位置(图6)。

图3.误差分析统计表 图4.误差分析统计图

（a）原始数据 （b）局部放大后的原始数据

（c）水印数据 （d）局部放大后的水印数据

图5. 嵌入水印前后矢量数据对比图

图6. 可视化分析结果

  1. 结论和讨论

由于GIS数字矢量图对精度和安全性的要求比一般的数字产品都要严格，因此对带水印的GIS数字矢量图的质量进行检测就显得尤为重要。本文根据矢量数据的特点，实现了对水印矢量数据进行多边形闭合检测、拓扑结构检测、误差分析和可视化分析等功能。然后开发了程序来实现它们。实验表明，该方法包括精度检测、平面位置检测和拓扑结构检测，能较好地综合检测水印矢量数据的质量。从而为水印算法的评价提供了依据。但在矢量数据检测中仍存在一些不足。在上述研究的基础上，我们还应该检查嵌入水印后的数据形态是否发生了变化。未来还有更多的工作值得去做。

参考文献

[1]徐东辉，朱长强，王清生，“矢量数字地图的数字水印研究综述”，测绘学报，pp: 42-48, 2007。

[2]王志强，“基于数字水印的地理信息系统研究”，《测绘学报》，vol . 35, no . 4, 2007。

[3]李玉云，徐利平，“基于数字水印的矢量地图版权保护”，《西安电子科技大学学报》，vol.31, pp: 719-723, 2004。

[4] 李l.l.，“数字水印实验系统”，吉林大学硕士学位论文，2005。

[5] C. J. B. Lambrecht and J. E. Farrell, “Perceptual quality metric for digital coded color images,” In Proceeding of EUSIPCO, pp: 1175-1178, Trieste, Italy, September, 1996.

[6] S. Voloshynovskiy and S. Pereira. “Attack modeling towards

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[588501]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章