一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法

摘要

本发明提供了一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法。首先，读取涉密矢量地理数据并生成密级标识信息；其次，基于距离比值调制方法，对数据逐要素循环嵌入密级标识信息；最后，当需检测数据密级时，可通过循环提取密级标识信息，并经统计判别得到嵌入的密级标识信息。本发明的方法以三个特征点为一组，计算相邻两点间的距离，通过调制两者的距离比值，来嵌入密级标识信息，其算法简洁，具有较好的隐蔽性和鲁棒性。

主权项

一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法，其特征在于，该方法具体的处理步骤如下：(一)密级标识嵌入步骤11生成密级标识，密级标识包括密级和保密期限信息；步骤12加载shp格式的线图层数据，记线图层的线要素集合为L＝{l_i|i＝1，2，...，m}，m为线要素的个数；步骤13针对任一线要素l_i，将其所包含点坐标信息读入集合P_i＝{p_ij|j＝1，2，...，n}，n为点的个数；步骤14特征点提取：运用道格拉斯‑普克算法对点集合P_i进行抽稀，返回特征点在原来的点集合P_i中位置的下标集合S_i＝{s_ij|j＝1，2，...，q}，q为特征点的个数；再根据集合P_i和集合S_i得到特征点集F_i＝{f_i|j＝1，2，...，q}，q同样为特征点的个数；步骤15密级标识信息嵌入：对于特征点集F_i，记点f_j的坐标为f_j(x_j，y_j)，执行以下操作：a)首先取连续的三个点f_j‑2(x_j‑2，y_j‑2)、f_j‑1(x_j‑1，y_j‑1)、f_j(x_j，y_j)，其中j为循环变量，初值为3，根据公式(1)，分别计算线段和的长度和$d_{f_{j-1}{f}_j}=\sqrt{(x_j-x_{j-1})(x_j-x_{j-1})+(y_j-y_{j-1})(y_j-y_{j-1})}---\left(1\right)$其中，为点f_j‑1(x_j‑1，y_j‑1)和点f_j(x_j，y_j)之间的距离；b)根据公式(2)，计算距离比值r；$r=\frac{d_{f_{j-1}{f}_j}}{d_{f_{j-2}{f}_{j-1}}}---\left(2\right)$c)比值调制：将距离比值r的第b位小数替换为w_u，并记为r′；其中b的值由用户定义，w_u为一位的密级标识信息，u为密级标识循环变量，初值为1；d)根据公式(3)，计算嵌入密级信息的点f_j′，并替换掉特征点集F_i中的点f_j；$\left\{\begin{array}{c}{x_j}^{\prime }=x_{j-1}+\frac{r^{\prime }}{r}(x_j-x_{j-1})\\ {y_j}^{\prime }=y_{j-1}+\frac{r^{\prime }}{r}(y_j-y_{j-1})\end{array}\right.---\left(3\right)$其中，(x_j′，y_j′)为点f_j′的坐标；e)得到嵌入密级标识信息后的特征点集F_i′，循环变量j加1，循环变量u按公式(4)计算取值，其中，4为密级标识信息的长度；循环执行步骤a)‑d)，直至特征点集F_i中的特征点遍历完毕；步骤16更新原点集：根据步骤14中的下标集合S_i，将集合F_i′中的点替换掉在原来的点集合P_i中同位置的点，形成嵌入密级标识后的要素点集合P_i′；步骤17循环执行步骤13至步骤16，直至线要素集合L中所有的线要素嵌入更新完毕；步骤18生成新的线要素集合L′，保存嵌入密级标识后的线图层数据；(二)密级标识提取步骤21加载含密级标识信息的线要素集合L′＝{l_i′|i＝1，2，...，m}，m为线要素的个数；步骤22针对每一线要素l_i′，将其所包含点坐标信息读入集合P_i′＝{p_ij′|j＝1，2，...，n}，n为点的个数；步骤23特征点提取：运用道格拉斯‑普克算法对点集合P_i′进行抽稀，返回特征点在原来的点集合P_i′中位置的下标集合S_i′＝{s_ij′|j＝1，2，...，q}，q为特征点的个数；再根据集合P_i′和集合S_i′得到特征点集合F_i′＝{f_j′|j＝1，2，...q}；步骤24密级标识信息提取：对于集合F_i′，记点f_j′的坐标为f_j′(x_j′，y_j′)，执行以下操作：f)首先取连续的三个点f_j‑2′(x_j‑2′，y_j‑2′)、f_j‑1′(x_j‑1′，y_j‑1′)、f_j′(x_j′，y_j′)，其中j为循环变量，初值为3，根据公式(1)，分别计算线段和的长度和g)根据公式(2)，计算距离比值r′；h)循环变量j加1；按步骤f)至步骤g)循环执行，得到比值集合R′＝{r_j′|j＝1，2，...，v}，v为比值的个数；i)对于集合R′，循环取距离比值r_j′的第b位小数，添加到字符串h_i中，遇到标志位，将字符串h_i添加到字符串集H_i中，并将字符串h_i置为空；j)将字符串集H_i所包含的字符串添加到总的字符串集H中；步骤25循环执行步骤22至步骤24，直至线要素集合L′中所有的线要素的密级标识提取完毕；步骤26统计字符串集H中不同字符串出现的频率，出现频率最高的字符串即是密级标识信息；步骤27转换密级标识信息：根据步骤11，将出现频率最高的字符串根据位数进行分割，再转换成相应的密级和保密年限。