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數(shù)據(jù)流通場(chǎng)景下的遙感影像隱形水印技術(shù)研究進(jìn)展

2024-12-01 00:00:00陸君言
關(guān)鍵詞:遙感數(shù)據(jù)安全

摘要:隨著遙感技術(shù)的發(fā)展及信息傳遞手段的豐富,遙感影像在各種關(guān)鍵領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。遙感影像在多端流通的過(guò)程中容易遇到來(lái)源、版權(quán)信息缺失及可靠度不明的問(wèn)題,因此需要通過(guò)專(zhuān)門(mén)的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通過(guò)程中的確權(quán)和驗(yàn)證。目前,隱形圖像水印是實(shí)際應(yīng)用中最有效的手段之一,受到了各方研究團(tuán)隊(duì)的關(guān)注,其技術(shù)也不斷深入完善和發(fā)展。其中,由于柵格類(lèi)型影像數(shù)據(jù)的應(yīng)用較多,所以相關(guān)的研究也更豐富。本文針對(duì)在數(shù)據(jù)流通場(chǎng)景下應(yīng)用于柵格格式遙感影像的隱形圖像水印技術(shù),簡(jiǎn)要分析了其研究背景和需求,整理了研究中常用的技術(shù)指標(biāo),介紹了代表性的技術(shù)方法,并根據(jù)目前的研究和需求趨勢(shì),展望了該技術(shù)可能的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞:隱形水?。贿b感;數(shù)據(jù)流通;數(shù)據(jù)安全;數(shù)據(jù)確權(quán)

1 "引言

國(guó)內(nèi)遙感技術(shù)快速發(fā)展,且近些年來(lái)大量遙感衛(wèi)星投入使用,截至2022年底,國(guó)內(nèi)已有多達(dá)294顆在軌民用遙感衛(wèi)星。這些衛(wèi)星每年產(chǎn)出海量遙感影像,在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用。在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)流通是數(shù)據(jù)應(yīng)用中重要的一環(huán),遙感影像由于其獨(dú)特性質(zhì),在廣泛傳播的過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性、安全性、權(quán)威性都有嚴(yán)格的要求,因此對(duì)遙感影像保護(hù)、確權(quán)問(wèn)題的關(guān)注日益增多。除去在政策、法律法規(guī)中完善對(duì)遙感影像的保護(hù)、確權(quán)體系,同樣需要研究人員在技術(shù)方面提供有效的技術(shù)支撐[1]。

水印作為一項(xiàng)在其他領(lǐng)域已有較為成熟研究成果的技術(shù),目前成為了遙感影像保護(hù)確權(quán)中的主要手段之一,并得到廣泛的研究??紤]到數(shù)據(jù)安全的需求,采取了隱形水印的形式。圖像中嵌入水印主要有以下幾條評(píng)價(jià)指標(biāo):安全性、可逆性、不可見(jiàn)性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、魯棒性和誤報(bào)率[2]。其中安全性和可逆性作為最基本的要求,每一種策略都是在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的。早期研究集中在不可見(jiàn)性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和魯棒性的研究上,學(xué)者結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的知識(shí),選取合適的嵌入域及嵌入方法,減少水印對(duì)載體圖片的影響;之后研究重點(diǎn)更多地專(zhuān)注魯棒性,學(xué)者不斷改進(jìn)策略,針對(duì)各種攻擊進(jìn)行對(duì)抗優(yōu)化,逐步提高水印的魯棒性[3]。目前,圖像水印的策略研究已能滿(mǎn)足水印技術(shù)本身的絕大部分需求[4]。

然而日益增多的數(shù)據(jù)流通場(chǎng)景導(dǎo)致許多新的需求及新的問(wèn)題出現(xiàn),解決此類(lèi)問(wèn)題將成為下一個(gè)階段的研究重點(diǎn)。在流通過(guò)程中,需要水印本身具有穩(wěn)定性、可拓展性、可修改性以及信息容量[5] ;同時(shí)考慮到水印策略實(shí)現(xiàn)的過(guò)程,對(duì)水印的嵌入、提取效率及動(dòng)態(tài)回溯功能,同樣存在指標(biāo)要求。在此前的研究中,部分研究者對(duì)該部分指標(biāo)有所考慮,但并未將其作為研究重點(diǎn),大部分研究中相關(guān)的論述及驗(yàn)證尚不明確,然而其在數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中有著關(guān)鍵性的影響,直接影響到數(shù)據(jù)的實(shí)用性以及利用效率。

遙感影像根據(jù)文件格式主要包括柵格與矢量?jī)深?lèi),但大部分光學(xué)、微波遙感衛(wèi)星產(chǎn)品都為柵格格式數(shù)據(jù)。在遙感影像中,柵格影像的更新頻率更快、獲取來(lái)源更廣、影像數(shù)量更多、使用場(chǎng)景更多樣、流通更廣泛和頻繁。因此本文基于柵格格式遙感數(shù)據(jù),圍繞其在數(shù)據(jù)流通場(chǎng)景下的需求,對(duì)已有的研究進(jìn)行梳理,分析當(dāng)前技術(shù)面臨的關(guān)鍵需求問(wèn)題,并展望技術(shù)未來(lái)可能的研究趨勢(shì)和發(fā)展方向。

2 "需求分析

2.1 "水印技術(shù)需求

在不考慮流通場(chǎng)景的情況下,圖像水印本身存在必要的技術(shù)需求,針對(duì)這些需求,學(xué)者總結(jié)了一系列的評(píng)價(jià)指標(biāo),以滿(mǎn)足這些需求的圖像水印策略投入應(yīng)用。針對(duì)這些指標(biāo)的研究起步早、內(nèi)容豐富。主要的技術(shù)需求及對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)有以下六個(gè)方面[2]。

① 良好的不可見(jiàn)性:

不可見(jiàn)性是隱形水印區(qū)別于一般可見(jiàn)水印的基本特征,隱形水印在使用中滿(mǎn)足高不可見(jiàn)性,最基本的要求是人眼無(wú)法明顯感知嵌入前后圖像發(fā)生的變化;從圖像的角度來(lái)說(shuō),水印的嵌入不能對(duì)圖像產(chǎn)生肉眼可見(jiàn)的影響。該指標(biāo)在初期被看作重點(diǎn)評(píng)估指標(biāo),Wang等選取紋理區(qū)而非邊緣特征區(qū)作為嵌入?yún)^(qū)域[6];Wang等引入人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)選取人眼最不敏感的嵌入?yún)^(qū)域[7]。隨著研究深入,對(duì)不可見(jiàn)性的研究逐漸轉(zhuǎn)為對(duì)數(shù)值誤差的研究。

② 高準(zhǔn)確性

數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性事實(shí)上可以看作不可見(jiàn)性的拓展,好的水印策略要求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性盡可能高,其目的同樣是為了保證圖像質(zhì)量、降低嵌入水印導(dǎo)致的圖像誤差。因此大部分的研究中的重點(diǎn)不再關(guān)注“不可見(jiàn)”,而是致力于減小水印導(dǎo)致的數(shù)值變化。另一方面,水印在遙感中的應(yīng)用賦予了其額外的意義,即地學(xué)信息的準(zhǔn)確性,有學(xué)者針對(duì)水印嵌入對(duì)地物分類(lèi)結(jié)果的影響進(jìn)行過(guò)研究[8],但這類(lèi)研究目前較少,從結(jié)果上講,減少數(shù)據(jù)的誤差能實(shí)現(xiàn)同樣的效果,因此大部分研究仍專(zhuān)注于前者,使用峰值信噪(PSNR)、結(jié)構(gòu)衡量指標(biāo)(SSIM)等指標(biāo)來(lái)定量驗(yàn)證[9]。在已有研究中,Abdullah等選擇在數(shù)值的二進(jìn)制形式中的第三,四最低有效位嵌入水印[10];Khare等選擇小波分解結(jié)果的中頻HL子波段,通過(guò)進(jìn)一步分解嵌入水印[11] ;除此之外,通過(guò)調(diào)制嵌入水印的權(quán)重是研究中最常見(jiàn)的控制數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的方法,例如Byun等采用線(xiàn)性代數(shù)方法在DCT變換頻域嵌入水印,通過(guò)限制權(quán)重的大小保障了載體數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性[12]。該指標(biāo)是水印策略的基本要求,所有策略的設(shè)計(jì)都離不開(kāi)對(duì)它的研究,

目前研究較為完善。

③ 高魯棒性

水印可分為魯棒水印、易碎水印兩種,魯棒水印要求魯棒性高、對(duì)抗各類(lèi)攻擊的穩(wěn)定性好,易碎水印要求魯棒性低、受到輕微擾動(dòng)即會(huì)受到破壞,因此進(jìn)行保護(hù)、確權(quán)工作選用魯棒水印。影像在流通過(guò)程中可能遭受幾何攻擊(裁剪、旋轉(zhuǎn)、拉伸等)、噪聲/濾波攻擊、壓縮以及銳化、直方圖操作等其他圖像處理攻擊。魯棒性指標(biāo)體現(xiàn)了載體圖像在受到這些攻擊后,嵌入的水印能夠被檢測(cè)出來(lái)的要求,衡量了水印在受到干擾后保持自身完整性的能力,一般采用受攻擊后提取水印與原始水印的相似度(NCC)等指標(biāo)進(jìn)行定量驗(yàn)證[13]。通過(guò)長(zhǎng)期的技術(shù)迭代,學(xué)者針對(duì)不同類(lèi)型的攻擊改善嵌入技術(shù)。Abraham 在圖像的空域特征中嵌入水印,受濾波、噪聲攻擊后的NCC值保持在90%以上,大部分在95%以上,對(duì)壓縮攻擊的抵抗性稍差,也可達(dá)到70%[14] ;Liu采用DCT方法,測(cè)試了對(duì)噪聲和壓縮攻擊的抵抗能力,在壓縮攻擊對(duì)抗能力上勝過(guò)Abraham,保持在90%以上,但對(duì)抗噪聲能力略微遜色,保持在90%—95%左右[15];某些策略綜合能力較好,但面對(duì)特定攻擊的抵抗力極為薄弱,甚至不滿(mǎn)足要求,例如Kumar等的方法中,針對(duì)其他攻擊的水印相似度都在70%以上,在優(yōu)勢(shì)方面可達(dá)到95%以上,然而面對(duì)旋轉(zhuǎn)攻擊的相似度不到40%[16];但是也存在對(duì)各類(lèi)攻擊抵抗能力都較強(qiáng)的水印策略,例如Prasanth的方法中,對(duì)所有類(lèi)型攻擊NCC值均可達(dá)到70%,對(duì)常見(jiàn)攻擊的準(zhǔn)確率甚至可以全部實(shí)現(xiàn)95%以上[17]。因此,現(xiàn)有的水印嵌入策略往往對(duì)某種類(lèi)型的攻擊有突出的抵抗性能,而對(duì)另一些類(lèi)型攻擊相對(duì)薄弱,但整體來(lái)說(shuō)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了該指標(biāo)需求的滿(mǎn)足。

④ 低誤報(bào)率

誤報(bào)率包括兩部分,即水印未被識(shí)別的概率和未包含水印但被錯(cuò)誤提取的概率,好的策略要求盡可能低的誤報(bào)率。一般未受攻擊時(shí)水印提取的誤報(bào)率應(yīng)為0,受到攻擊后的誤報(bào)率與水印策略的魯棒性有關(guān)。誤報(bào)率側(cè)重于衡量水印策略的普適性,需要通過(guò)將水印策略應(yīng)用于不同的圖像載體進(jìn)行多次驗(yàn)證。部分實(shí)驗(yàn)中采用少量樣本進(jìn)行驗(yàn)證,例如Xing等在實(shí)驗(yàn)中,總共選取了20張遙感影像,展示了5張用于做對(duì)抗濾波攻擊的測(cè)試結(jié)果、1張用于對(duì)抗幾何攻擊以及其他類(lèi)型攻擊的測(cè)試結(jié)果[18];部分實(shí)驗(yàn)不考慮不同載體圖片之間差異性的影響,實(shí)驗(yàn)在單張載體圖片上進(jìn)行,誤報(bào)率通過(guò)對(duì)魯棒性的驗(yàn)證體現(xiàn)出來(lái),例如Serra-Ruiz等在報(bào)告中,結(jié)果展示部分僅提到一張遙感影像,驗(yàn)證該載體圖像受不同攻擊時(shí)是否能正確提取出水印內(nèi)容[19]。目前對(duì)“未包含水印但被錯(cuò)誤提取概率”進(jìn)行驗(yàn)證的相關(guān)實(shí)驗(yàn)幾乎沒(méi)有。

⑤ 安全性

安全性保證了水印過(guò)程中涉及的任何不公開(kāi)信息不可被第三方獲取。安全性是水印最基本的要求[20],所有水印策略都需要保障相關(guān)數(shù)據(jù)的高安全性,當(dāng)?shù)谌将@取包含水印信息的載體圖片后,不可破譯出其中的水印信息;若嵌入過(guò)程涉及密鑰等額外信息,則需要對(duì)應(yīng)的機(jī)制來(lái)保障這部分信息不會(huì)被泄露、破解[21]。

⑥ 可逆性

可逆性是水印嵌入策略實(shí)用性的基本要求,水印策略必須具備良好的可逆性才有實(shí)用意義。合格的可逆性保證了水印的提取和主圖像的精確重建,在遙感領(lǐng)域,主體圖像的精確性尤為重要,當(dāng)需要使用原始圖像時(shí),必須保證水印的提取策略可以進(jìn)行無(wú)損的還原。

2.2 "流通技術(shù)需求

考慮到數(shù)據(jù)流通的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,針對(duì)圖像水印技術(shù)產(chǎn)生了一些新的需求。這些需求在之前的研究中有部分涉及,但并沒(méi)有重點(diǎn)考慮,且研究起步較晚。目前已經(jīng)有一些指標(biāo)成為新的研究重點(diǎn),有的還未得到關(guān)注。本文總結(jié)出在流通安全場(chǎng)景中相對(duì)重要的需求有以下5點(diǎn)。

2.2.1 "水印本身需求

① 高可拓展、修改性

由于在遙感影像流通的過(guò)程中,很多情況下涉及多環(huán)節(jié)、多場(chǎng)景,因此對(duì)水印信息的二次編輯能力提出了要求,進(jìn)一步衍生出對(duì)嵌入策略高可拓展、修改性的要求??赏卣剐院饬克⌒畔⒃黾?、擴(kuò)展的難度,可修改性衡量改變水印已有信息的難度。該指標(biāo)對(duì)合適的水印格式選擇有很高的要求,相應(yīng)的嵌入策略同樣會(huì)在一定程度上產(chǎn)生影響。目前針對(duì)此需求的研究尚不明確。

② 大信息容量

水印的可拓展性引出了下一個(gè)需求,即足夠的信息容量,衡量了嵌入水印可以包含信息的能力,是在數(shù)據(jù)流通過(guò)程中水印非常重要的特征[22]。水印的信息容量需要足夠容納水印流通過(guò)程中必需的信息內(nèi)容,在此基礎(chǔ)上更高的容量可以提供更多空間用于改善嵌入信息結(jié)構(gòu)、豐富信息內(nèi)容,因此在其他條件允許(例如水印操作效率)的情況下水印容量越大越好。該指標(biāo)同樣主要受到水印格式的影響。在圖像隱形水印技術(shù)發(fā)展的過(guò)程中,得益于對(duì)水印格式的研究,但也已經(jīng)有了較為成熟的發(fā)展。Yaghmaee等指出了信息容量在水印策略評(píng)價(jià)中的重要性,并針對(duì)性地討論了在灰度圖像載體上嵌入水印的信息容量的評(píng)價(jià)指標(biāo)[23];在此基礎(chǔ)上,Mahto 等將信息容量作為重點(diǎn)研究要素,提出了針對(duì)信息容量改進(jìn)的水印策略[24];Zhou 等更是將信息容量與魯棒性、不可見(jiàn)性同時(shí)作為水印的重要特征進(jìn)行考慮,尋找三者的平衡[25]。

2.2.2 "流通過(guò)程需求

① 水印嵌入高效率

由于遙感影像數(shù)據(jù)的海量性,數(shù)據(jù)流通過(guò)程對(duì)水印嵌入的高效率有著必需的要求,以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的批量操作。此前針對(duì)水印魯棒性的研究很多,然而為了保證魯棒性往往采取復(fù)雜的嵌入策略,對(duì)嵌入效率產(chǎn)生負(fù)面的影響。目前針對(duì)該標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的研究較少,僅在部分研究中有明確的驗(yàn)證過(guò)程[26];在如何平衡嵌入效率與水印魯棒性方面,也缺少充分的研究和分析。

② 水印提取高效率

與嵌入效率對(duì)應(yīng)的,數(shù)據(jù)流通過(guò)程對(duì)水印提取的高效率同樣有需求。由于衛(wèi)星影像在很多應(yīng)用領(lǐng)域有著時(shí)效性的要求,并且面臨多節(jié)點(diǎn)傳輸問(wèn)題,為了及時(shí)傳遞數(shù)據(jù),減少每個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臅r(shí)間成本,需要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的即時(shí)操作,而水印信息的即時(shí)提取同樣包含在內(nèi),僅僅提高嵌入效率并不充分。目前對(duì)于提取效率幾乎沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的研究,需要進(jìn)一步補(bǔ)充評(píng)價(jià)分析。

③ 動(dòng)態(tài)回溯能力

由于數(shù)據(jù)流通中常涉及多環(huán)節(jié)、多層次的場(chǎng)景,對(duì)每一處關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的記錄存檔也是新的需求之一,因此產(chǎn)生了對(duì)水印嵌入策略動(dòng)態(tài)回溯能力的需求,要求水印在可拓展的基礎(chǔ)上具有充足的信息容量,同時(shí)可以設(shè)定顯著的標(biāo)識(shí)以區(qū)分不同的節(jié)點(diǎn)。該指標(biāo)為數(shù)據(jù)流通場(chǎng)景下提出的全新需求,由于其與水印本身的技術(shù)需求相關(guān),但在現(xiàn)有成果中尚未有實(shí)驗(yàn)將其作為明確的研究對(duì)象,目前僅有少部分相關(guān)的研究基礎(chǔ)。

3 "用于遙感影像隱形水印的代表技術(shù)要素

在水印嵌入技術(shù)的研究中,一般從兩個(gè)角度入手:水印格式及水印嵌入策略,嵌入策略部分又可以細(xì)分為嵌入域的選擇及嵌入過(guò)程的方法。本文在這一部分整理了在已有研究中用到的水印格式,整理了常見(jiàn)的嵌入域,總結(jié)了嵌入過(guò)程中常用的技術(shù)方法,并針對(duì)這些要素在其相應(yīng)影響指標(biāo)上進(jìn)行了相對(duì)比較。

3.1 "水印格式

水印格式的選擇是水印技術(shù)的基礎(chǔ),很大程度上決定了水印的基本屬性及對(duì)流通需求的滿(mǎn)足能力,其對(duì)水印的信息容量、可拓展性、可修改性、嵌入效率、提取效率及可回溯性都有很大程度上的影響。

3.1.1 "1bit信息

1bit信息即單個(gè)的0、1,換句話(huà)說(shuō),1bit信息水印嵌入“是否”信息,僅能夠用于判斷該圖像是否被嵌入水印。1bit信息常采用patchwork的方法進(jìn)行嵌入[27],通過(guò)復(fù)雜策略?xún)H嵌入1bit信息,使得水印的魯棒性較強(qiáng),對(duì)抗各種幾何攻擊、濾波攻擊的能力都非常有效,但嵌入提取的效率與嵌入策略的復(fù)雜度相關(guān),魯棒性好的復(fù)雜策略嵌入提取的效率也相應(yīng)降低。單獨(dú)的1bit水印信息容量?jī)H為1bit,無(wú)法攜帶額外信息,在數(shù)據(jù)流通中局限太大,不具有有意義的可拓展性、可修改性及可回溯性,實(shí)用性較差。

3.1.2 "二進(jìn)制編碼/字符串

二進(jìn)制編碼即為多個(gè)01信息的組合,是在1bit信息上做出的改進(jìn)。相較于單獨(dú)的1bit信息,嵌入信息容量變大,并且可以實(shí)現(xiàn)水印信息的擴(kuò)展、更改等操作。在二進(jìn)制編碼的基礎(chǔ)上,學(xué)者又提出了字符串的格式。字符串包含信息更多,但考慮到是否判斷相較數(shù)值判斷魯棒性更好,同樣需要以二進(jìn)制編碼的形式嵌入,而字符串對(duì)應(yīng)二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度更長(zhǎng),因此載體圖像的尺寸及嵌入信息長(zhǎng)度會(huì)影響水印的可修改性、可拓展性和可回溯性。編碼流/字符串常被用于文件、文檔版權(quán)的驗(yàn)證[28],在遙感影像上的應(yīng)用較少,僅在早期被提到過(guò)[29]。

3.1.3 "圖像

考慮到用于水印嵌入的圖像結(jié)構(gòu)不能太過(guò)復(fù)雜,因此主要采用二值圖像,是目前最常用、最經(jīng)典的水印格式。二值圖像格式實(shí)際上與二進(jìn)制編碼嵌入內(nèi)容的本質(zhì)類(lèi)似,但信息組織形式不同,嵌入的水印信息更直觀,可以起到圖章的效果,適合用于版權(quán)信息的判斷;尤其是當(dāng)水印匹配度不高時(shí),圖像可額外通過(guò)人眼直觀辨識(shí)提取水印與目標(biāo)水印的匹配程度[30] 。目前的研究中作為嵌入水印的圖片往往選用圖標(biāo)等可用于身份驗(yàn)證的內(nèi)容[31] ,在數(shù)據(jù)流通的過(guò)程中,形式相對(duì)局限;從另一方面來(lái)說(shuō),圖片水印需要嵌入的信息長(zhǎng)度往往相較字符串更小,因此嵌入提取效率更高。水印二次編輯復(fù)雜度與水印圖片尺寸成正比,可修改性、可拓展性及可回溯性都受到水印及載體圖片相對(duì)大小的限制。

3.1.4 "Qr碼

Qr碼是二維碼的一種,其本體為二維圖像,但可以包含大量信息內(nèi)容[32]。與普通圖片格式水印相比,Qr碼水印的信息容量與尺寸無(wú)關(guān),其本體大小與實(shí)際包含信息容量的極小比例實(shí)現(xiàn)了嵌入提取效率的優(yōu)化[33]。動(dòng)態(tài)二維碼還可以通過(guò)修改二維碼信息內(nèi)容直接實(shí)現(xiàn)水印內(nèi)容的拓展及修改[34],保障水印的可拓展性、可修改性的同時(shí)最小化對(duì)圖片的操作影響[35]。同樣得益于二維碼的大容量,可在二維碼中記錄多節(jié)點(diǎn)信息,實(shí)現(xiàn)水印的回溯等操作。缺點(diǎn)為需要單獨(dú)維護(hù)二維碼(尤其是基于互聯(lián)網(wǎng)/云端的動(dòng)態(tài)二維碼),防止二維碼失效導(dǎo)致水印內(nèi)容丟失。

3.2 "嵌入策略

嵌入策略的選擇一般不會(huì)影響水印本身的屬性,但對(duì)于流通過(guò)程中的技術(shù)指標(biāo)有很大影響。其主要影響水印的嵌入效率、提取效率、可回溯性指標(biāo)。

3.2.1 "嵌入域

嵌入域的選擇會(huì)影響水印嵌入、提取的效率(表2)。

① 圖像的特征點(diǎn)/特征區(qū)

圖像的特征點(diǎn)、特征區(qū)一般是影像中包含信息最

多的區(qū)域,受到攻擊時(shí)其抗干擾能力最強(qiáng)。在該區(qū)域內(nèi)通過(guò)各種方法嵌入水印,意圖是在最大程度上保留受到攻擊后水印剩余的信息。同時(shí)由于特征點(diǎn)、特征區(qū)易檢測(cè)、識(shí)別,保障了嵌入和提取水印的效率。該途徑難以抵抗裁剪攻擊,然而從圖像的實(shí)際意義上來(lái)考慮,在排除攻擊者惡意破壞的情況下(即攻擊者的攻擊不會(huì)影響地圖本身的使用價(jià)值),該方法是一個(gè)較為優(yōu)秀的方法。王向陽(yáng)等通過(guò)提取紋理特征區(qū),以提高水印的不可見(jiàn)性和魯棒性[6];Elbadry等在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),利用紋理掩膜提取紋理區(qū)域,適用于紋理區(qū)域較多的場(chǎng)景,提高了水印嵌入提取的效率[36] ;Li等關(guān)注圖像有意義的幾何特征點(diǎn),尋找特征不變區(qū)域,采用Harris-Laplace算子確定水印的嵌入?yún)^(qū)域[37];Bhatti等利用前沿的SURF算子自適應(yīng)地選取合適特征區(qū)進(jìn)行嵌入,利用了特征區(qū)的幾何不變性,對(duì)幾何攻擊有良好的抵抗性[38]。

② 圖像的統(tǒng)計(jì)特征

為了提高水印對(duì)抗旋轉(zhuǎn)、噪聲的區(qū)域攻擊的能力,學(xué)者采用圖像的統(tǒng)計(jì)特征來(lái)增強(qiáng)水印的魯棒性。例如利用載體圖像局部地區(qū)的均值、方差作為水印的置入域,也有學(xué)者在利用圖像的直方圖進(jìn)行水印嵌入,對(duì)旋轉(zhuǎn)攻擊的抵抗能力顯著提高。Luo 等繪制圖像直方圖,在頻數(shù)最多的誤差對(duì)應(yīng)的方格中插入水印,在較高水印容量的情況下保證了較高的信噪比[39]。該途徑擁有較好的魯棒性,但主要缺點(diǎn)在于計(jì)算成本,水印的嵌入和提取效率較低,不利于數(shù)據(jù)流通中的即時(shí)批量工作和即時(shí)檢驗(yàn),目前還缺少平衡這兩方面的研究。

③ 圖像的整體結(jié)構(gòu)特征

圖像的整體結(jié)構(gòu)特征可通過(guò)頻域變換、奇異值分解等方法獲取,是目前使用最多的嵌入途徑。圖像整體特征的優(yōu)勢(shì)在于包含全局信息,提取包含信息多的部分集中在少量區(qū)域內(nèi),有效減少了攻擊對(duì)水印嵌入部分產(chǎn)生的影響,是魯棒性相對(duì)最高的嵌入途徑。缺點(diǎn)同樣在于計(jì)算成本,特征耗費(fèi)時(shí)間與圖像尺寸正相關(guān),影響了數(shù)據(jù)流通過(guò)程中的效率。Liu 等在2002年就將奇異值分解(SVD)用在水印的嵌入中[40]。頻域變換常用方法有DFT、DCT、DWT,Ziegeler等在2003年嘗試在小波變換(DWT)的一個(gè)字段添加水印而不是全部字段以降低水印的可見(jiàn)性,最終能保證90%以上的柵格不受到影響[41];Barni 等通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)DWT方法比DFT方法對(duì)原始影響的改變更少,對(duì)分類(lèi)結(jié)果影響更小,對(duì)剪切的抵抗性也更強(qiáng)[8];朱長(zhǎng)青等基于離散余弦變換(DCT)使用量化方法嵌入水印信息,在提取準(zhǔn)確度較高的情況下保證了1秒以?xún)?nèi)的嵌入、提取時(shí)間,改進(jìn)了頻域嵌入方法的效率[42]。

3.2.2 "嵌入過(guò)程常用技術(shù)

嵌入過(guò)程常用技術(shù)主要為以下六種(表3)。

① 數(shù)值代數(shù)計(jì)算的直接嵌入

直接通過(guò)修改數(shù)值大小嵌入水印是水印策略中最基礎(chǔ)的技術(shù)。例如將數(shù)值二進(jìn)制編碼后在最低和中間有效位通過(guò)修改01值嵌入水印,通過(guò)量化索引調(diào)制來(lái)嵌入水印值,或是直接利用載體圖像數(shù)值與水印加性、乘法計(jì)算。該方法應(yīng)用場(chǎng)景廣泛,適用于各種具體策略中??紤]到水印的不可視性,空域策略中往往采用有效位的方法,2005年,Curran 等詳細(xì)地介紹了最低有效位嵌入水印的方法[43];為了提高魯棒性,Zeki等采用中間有效位的方式嵌入水印[44]。頻域策略中則采用加性、乘法、量化調(diào)制的方法更多,Kashyap在小波變換中,利用高頻分量和載體圖像原始像素值分別乘以對(duì)應(yīng)系數(shù)相加,得到嵌入水印后的新圖像,通過(guò)變化系數(shù)調(diào)整水印的魯棒性和可視性[45];Urvoy Matthieu等使用在傅里葉變換中,利用量化調(diào)制的方法,通過(guò)與閾值的對(duì)比關(guān)系嵌入水印,保證了魯棒性的同時(shí),也確保了水印提取的效率[46]。

② 通過(guò)調(diào)整數(shù)值影響特征間接嵌入水印

通過(guò)修改復(fù)數(shù)的數(shù)值間接修改某一個(gè)數(shù)據(jù)的特征,相較在單一數(shù)值中嵌入水印,優(yōu)化了對(duì)攻擊的容錯(cuò),提高了嵌入策略的魯棒性;涉及運(yùn)算的數(shù)據(jù)越多,方法的魯棒性越好(例如嵌入1bit信息的patchwork方法),但同樣會(huì)降低水印效率的效率。同樣的,由于水印過(guò)程中涉及數(shù)據(jù)量大,水印的回溯性同樣受到限制。Zhang 等將相鄰像素的差值作為水印嵌入域,在相鄰像素差值的直方圖中插入水印,相較直接的直方圖方法魯棒性更好[47];Weng等利用分塊前n-1個(gè)像素平均值與最后一個(gè)像素的差值作為水印嵌入域,通過(guò)相對(duì)大小關(guān)系實(shí)現(xiàn)水印的嵌入[48] ;在頻域中使用這種方法可以實(shí)現(xiàn)更高的魯棒性,Huynh-The用小波變換后HL和LH分量的差值(△L)作為水印嵌入域,通過(guò)調(diào)整HL分量實(shí)現(xiàn)水印的調(diào)制,對(duì)抗各類(lèi)攻擊的能力更全面[49]。

③ 重復(fù)嵌入增加魯棒性

為了提高魯棒性,會(huì)在嵌入過(guò)程中重復(fù)嵌入水印。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是,一方面可通過(guò)對(duì)比補(bǔ)充復(fù)原受到攻擊后的水印,另一方面可以實(shí)現(xiàn)對(duì)比驗(yàn)證的效果,提高了水印信息提取判斷的容錯(cuò)和準(zhǔn)確性;缺點(diǎn)在于降低了水印操作的效率。如果選取合適的水印格式,該技術(shù)會(huì)起到優(yōu)秀的作用。Dehkordi 等利用結(jié)構(gòu)相似度(Structural Similarity, SSIM)作為判斷依據(jù)重復(fù)嵌入水印,直到分塊的SSIM達(dá)到閾值[50] ;林威等將每位水印信息擴(kuò)頻成4位,前三位作為糾錯(cuò)碼,提取時(shí)通過(guò)投票機(jī)制確定第四位,實(shí)現(xiàn)類(lèi)似重復(fù)嵌入的效果,提高了水印的魯棒性[51] 。

④ 基于幾何不變性的嵌入:利用幾何特征歸一化

該技術(shù)是針對(duì)在圖像特征區(qū)域中嵌入水印方法的優(yōu)化,提高了嵌入策略對(duì)旋轉(zhuǎn)、平移等幾何攻擊的抵抗能力,是對(duì)在圖像特征區(qū)域嵌入水印策略的有效改進(jìn)。李麗麗等基于不變質(zhì)心選擇水印區(qū)域,并在幅度值和相位值分別嵌入水印數(shù)據(jù),對(duì)幾何攻擊的抵抗能力非常有效[52]。

⑤ 零水印

由于對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的要求,學(xué)者提出了“零水印”的概念,即不對(duì)載體進(jìn)行修改的情況下實(shí)現(xiàn)水印的嵌入,具體方法為利用密鑰進(jìn)行異或嵌入,額外記錄嵌入信息。該方法的優(yōu)勢(shì)在于水印操作完全不會(huì)對(duì)原始影像造成任何影響,缺點(diǎn)在于需要額外管理保存密鑰,并建立密鑰與圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系,當(dāng)對(duì)應(yīng)關(guān)系由于圖片流通的原因失效時(shí),該方法也會(huì)額外耗費(fèi)大量的時(shí)間成本進(jìn)行水印的提取。零水印的概念提出很早,目前成為研究熱點(diǎn)之一,學(xué)長(zhǎng)在各種策略中都使用了零水印。Wang 等基于三元數(shù)論和徑向調(diào)和傅里葉矩(RHFM),提出了三元徑向調(diào)和傅里葉矩(TRHFM),利用隨機(jī)選取的圖像計(jì)算得到的TRHFMs的大小獲得二值特征圖像,通過(guò)異或運(yùn)算獲得零水印[53];Jing等利用圖像的特征圖像,在通過(guò)DFT變換得到的高頻分量中,通過(guò)量化調(diào)制得到零水印[54];此外,不斷有學(xué)者對(duì)零水印對(duì)應(yīng)密鑰的存儲(chǔ)、記錄策略進(jìn)行研究,朱長(zhǎng)青等在2022年提出了基于區(qū)塊鏈的零水印及密鑰的注冊(cè)記錄方式[55]。

⑥ 多途徑結(jié)合的圖像整體特征提取方法

通過(guò)對(duì)水印的整體特征提取進(jìn)行水印嵌入的技術(shù)設(shè)計(jì)是目前水印嵌入策略研究中的熱點(diǎn),其核心目標(biāo)在于盡可能地將信息集中從而減少攻擊修改對(duì)水印產(chǎn)生的影響,基于此衍生了很多由不同特征提取方法結(jié)合的整體特征提取方法。該方法的主要問(wèn)題是,一般情況下能量集中能力越強(qiáng)的嵌入策略計(jì)算成本越高,嵌入提取的效率越低。目前的研究中,此類(lèi)策略往往能實(shí)現(xiàn)較高的魯棒性,如何平衡計(jì)算成本是學(xué)者進(jìn)一步需要考慮的重點(diǎn)問(wèn)題。Al-Mansoori 等結(jié)合DWT變換與DCT變換,先利用DWT分解取LL2部分,對(duì)其進(jìn)行分塊DCT提取能量最高的部分,然后置入水印[31];Cai 等在頻域變換的基礎(chǔ)上采用了SVD分解,將圖像和水印都通過(guò)DFT轉(zhuǎn)為頻域,SVD分解后將水印的奇異值作為水印嵌入載體的奇異值[56];Xing 等將DFT變換與分塊DCT變換結(jié)合,同樣是將DFT的高頻部分進(jìn)行DCT變換以實(shí)現(xiàn)能量的進(jìn)一步集中,最后進(jìn)行零水印的嵌入[18]。

4 "未來(lái)研究重點(diǎn)及趨勢(shì)展望

圖像水印技術(shù)早在20世紀(jì)就已經(jīng)開(kāi)始發(fā)展,目前水印技術(shù)本身已較為成熟。從各指標(biāo)來(lái)看,目前最為關(guān)注的仍是魯棒性,從技術(shù)本身的角度出發(fā),沒(méi)有策略可以實(shí)現(xiàn)百分百地對(duì)抗所有類(lèi)型的攻擊。因此,當(dāng)下新的研究需要從實(shí)際出發(fā),重新考慮對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的需求,某些指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)是否溢出,而某些指標(biāo)是否存在不足。圖像水印技術(shù)的研究目標(biāo)是為了數(shù)據(jù)的保護(hù)、確權(quán)工作,而這些問(wèn)題都是在數(shù)據(jù)的流通中產(chǎn)生的,我們需要重點(diǎn)考慮數(shù)據(jù)流通的應(yīng)用場(chǎng)景。

通過(guò)對(duì)已有研究的分析,發(fā)現(xiàn)目前對(duì)于圖像水印本身的指標(biāo)需求已經(jīng)基本可以滿(mǎn)足,而對(duì)數(shù)據(jù)流通中產(chǎn)生的需求研究還較為缺乏。其中可拓展性、可修改性及水印容量由于與水印本身關(guān)聯(lián)密切,已經(jīng)有了部分直接的成果。而水印的嵌入、提取效率相關(guān)研究較少,將是新的需求中研究的重點(diǎn),且由于其同樣涉及技術(shù)層面問(wèn)題,具有很大的研究潛力;水印的回溯性質(zhì)目前缺乏相關(guān)研究,僅僅有部分可以利用的研究基礎(chǔ)而缺少直接的分析及研究成果,將會(huì)成為未來(lái)新的研究方向。

總的來(lái)說(shuō),未來(lái)對(duì)圖像水印這一技術(shù)的關(guān)注點(diǎn),將從技術(shù)本身轉(zhuǎn)向與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系更密切的地方,以切實(shí)地解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題,提高這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)用性,讓技術(shù)更多地轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用的產(chǎn)出,緊密?chē)@技術(shù)的研究目標(biāo),推動(dòng)遙感數(shù)據(jù)保護(hù)、確權(quán)工作的落實(shí)和發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] Zhu C Q. Research progresses in digital watermarking and encryption control for geographical data[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(10):1609. https://doi.org/10.11947/j.AGCS.2017. 20170301.

[2] Begum M, Uddin M S. Digital image watermarking techniques: a review[J]. Information, 2020, 11(2): 110. https://doi.org/10.3390/ info11020110.

[3] Zhu C Q, Ren N, Zhou Z C, et al. Research status and prospect of security technology for geographic big data[J]. Modern Surveying and Mapping, 2020, 43(6):9-13.

[4] Wadhera S, Kamra D, Rajpal A, et al. A comprehensive review on digital image watermarking[J]. arXiv preprint arXiv:2207.06909, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.06909.

[5] Wan W, Wang J, Zhang Y, et al. A comprehensive survey on robust image watermarking[J]. Neurocomputing, 2022, 488: 226-247. https://doi.org/10.1016/j. neucom.2022.02.083.

[6] Wang X Y, Yang H Y, Wu J. Content-based adaptive discrete cosine transform domain watermarking algorithm for remote sensing image[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2005,(4):46-52.

[7] Wang Z W, Zhu C Q, Wang Q S, et al. An adaptive watermarking algorithm for raster map based on HVS and DFT[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2011,36(3):351-354. https://doi.org/10.13203/j.whugis2011.03.014.

[8] Barni M, Bartolini F, Cappellini V, et al. Near-lossless digital watermarking for copyright protection of remote sensing images [C]//IEEE international geoscience and remote sensing symposium. IEEE, 2002, 3: 1447-1449. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2002. 1026144.

[9] Savakar D G, Ghuli A. Robust invisible digital image watermarking using hybrid scheme[J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2019, 44(4): 3995-4008. https://doi.org/10.1007/s13369-019-03751-8.

[10] Bamatraf A, Ibrahim R, Salleh M N B M. Digital watermarking algorithm using LSB[C]// 2010 International Conference on Computer Applications and Industrial Electronics, Kuala Lumpur, Malaysia, 2010, 155-159. https://doi.org/10.1109/ICCAIE. 2010. 5735066.

[11] Khare P, Srivastava V K. A reliable and secure image watermarking algorithm using homomorphic transform in DWT domain[J]. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2021, 32: 131-160. https://doi.org/10.1007/s11045-020-00732-1.

[12] Byun S W, Son H S, Lee S P. Fast and robust watermarking method based on DCT specific location[J]. IEEE Access, 2019, 7: 100706- 100718. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2931039.

[13] Zeki A, Abubakar A, Chiroma H. An intermediate significant bit (ISB) watermarking technique using neural networks[J]. SpringerPlus, 2016, 5: 1-25. https://doi.org/10.1186/s40064-016-2371-6.

[14] Abraham J, Paul V. An imperceptible spatial domain color image watermarking scheme[J]. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 2019, 31(1): 125-133. https://doi.org/ 10.1016/j.jksuci.2016.12.004.

[15] Liu S, Pan Z, Song H B. Digital image watermarking method based on DCT and fractal encoding[J]. IET image processing, 2017, 11(10): 815-821. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2016.0862.

[16] Kumar C, Singh A K, Kumar P. Improved wavelet-based image watermarking through SPIHT[J]. Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(15-16): 11069-11082. https://doi.org/10.1007/s11042-018- 6177-0.

[17] Prasanth V S, Chandra M P. A robust semi-blind watermarking for color images based on multiple decompositions[J]. Multimedia Tools and Applications, 2017, 76: 25623-25656. https://doi.org/10.1007/ s11042-017-4355-0.

[18] Xing S M, Li T Y, Liang J. A zero-watermark hybrid algorithm for remote sensing images based on DCT and DFT[C]//Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2021, 1952(2): 022049. https://doi.org/ 10.1088/1742-6596/1952/2/022049.

[19] Serra-Ruiz J, Qureshi A, Megías D. Entropy-based semi-fragile watermarking of remote sensing images in the wavelet domain[J]. Entropy, 2019, 21(9): 847. https://doi.org/ 10.3390/e21090847.

[20] Zhang Y Q. Digital watermarking technology: A review[C]//2009 ETP International Conference on Future Computer and Communication. IEEE, 2009: 250-252. https://doi.org/ 10.1109/FCC.2009.76.

[21] Cayre F, Fontaine C, Furon T. Watermarking security: Theory and practice[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2005, 53(10): 3976-3987. https://doi.org/10.1109/TSP.2005.855418.

[22] Luo L X, Chen Z Y, Chen M, et al. Reversible image watermarking using interpolation technique[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2009, 5(1): 187-193. https://doi.org/10.1109/ TIFS.2009.2035975.

[23] Yaghmaee F, Jamzad M. Estimating watermarking capacity in gray scale images based on image complexity[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2010, 2010: 1-9. https://doi.org/10. 1155/2010/851920.

[24] Mahto D K, Singh A K. Firefly optimization-based dual watermarking for colour images with improved capacity[J]. Multimedia Tools and Applications, 2022: 1-19. https://doi.org/ 10.1007/s11042- 022-13795-y.

[25] Zhou X Y, Ma Y, Zhang Q Q, et al. A reversible watermarking system for medical color images: balancing capacity, imperceptibility, and robustness[J]. Electronics, 2021, 10(9): 1024. "https://doi.org/10.3390/ electronics10091024.

[26] Zhu J J, Zeng P, Xie K. Fast robust watermark algorithm for digital raster map[J]. Computer Engineering,2008,(1):167-169.

[27] Yeo I K, Kim H J. Generalized patchwork algorithm for image watermarking[J]. Multimedia Systems, 2003, 9: 261-265. https://doi. org/10.1007/s00530-003-0097-0.

[28] Taleby Ahvanooey M, Dana Mazraeh H, Tabasi S H. An innovative technique for web text watermarking (AITW)[J]. Information Security Journal: A Global Perspective, 2016, 25(4-6): 191-196. https://doi.org/ 10.1080/19393555.2016.1202356.

[29] Ziegeler S B, Tamhankar H, Fowler J E, et al. Wavelet-based watermarking of remotely sensed imagery tailored to classification performance[C]//IEEE Workshop on Advances in Techniques for Analysis of Remotely Sensed Data, 2003. IEEE, 2003: 259-262. https://doi.org/10.1109/WARSD.2003.1295202.

[30] Huynh-The T, Lee S. Color image watermarking using selective MSB-LSB embedding and 2D Otsu thresholding[C]//2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2017: 1333-1338. https://doi.org/10.1109/WARSD. 2003.1295202.

[31] Al-Mansoori S, Kunhu A. Hybrid DWT-DCT and Hash function based digital image watermarking for copyright protection and content authentication of DubaiSat-2 images[C]//High-Performance Computing in Remote Sensing IV. SPIE, 2014, 9247: 33-51. https://doi.org/10.1117/ 12.2067254.

[32] Anjana S, Rakheja P, Yadav A, et al. Asymmetric double image encryption, compression and watermarking scheme based on orthogonal-triangular decomposition with column pivoting[J]. Optica Applicata, 2022, 52(2):283-295. DOI:10.37190/oa220210.

[33] Cho D J. Study on method of new digital watermark generation using QR-code[C]//2013 Eighth International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications. IEEE, 2013: 585-588. https://doi.org/10.1109/BWCCA.2013.102.

[34] Huang K, Tian X B, Yu H Z, et al. A high capacity watermarking technique for the printed document[J]. Electronics, 2019, 8(12): 1403. https://doi.org/10.3390/electronics8121403.

[35] Thulasidharan P P, Nair M S. QR code based blind digital image watermarking with attack detection code[J]. AEU-International Journal of Electronics and Communications, 2015, 69(7): 1074-1084. https://doi.org/10.1016/j.aeue.2015.03.007.

[36] Elbadry S, Xiang Y, Zong T, et al. A new interpolation error expansion based reversible watermarking algorithm considering the human visual system[C]//2014 IEEE International Conference on Communications (ICC). IEEE, 2014: 896-900. https://doi.org/10. 1109/ICC.2014.6883433.

[37] Li L L, Sun J G. A Watermarking algorithm for remote sensing images based on Harris laplace feature region[J]. Computer Applications and Software, 2012, 29(3): 98-101.

[38] Bhatti U A, Yu Z, Yuan L, et al. SURF based security of remote sensing images by encrypted watermark[C]//CIKM Workshops. 2021, Vol-3052/paper14.

[39] Luo L X, Chen Z Y, Chen M, et al. Reversible image watermarking using interpolation technique[J]. IEEE Transactions on information forensics and security, 2009, 5(1): 187-193. https://doi.org/10.1109/ TIFS.2009.2035975.

[40] Liu R Z, Tan T N. An SVD-based watermarking scheme for protecting rightful ownership[J]. IEEE transactions on multimedia, 2002, 4(1): 121-128. https://doi.org/10.1109/6046.985560.

[41] Ziegeler S B, Tamhankar H, Fowler J E, et al. Wavelet-based watermarking of remotely sensed imagery tailored to classification performance[C]//IEEE Workshop on Advances in Techniques for Analysis of Remotely Sensed Data, 2003. IEEE, 2003: 259-262. https://doi.org/10.1109/WARSD.2003.1295202.

[42] Zhu C Q, Ren N. An Algorithm for Digital Watermark Based on Pseudo-Random Sequence and DCT for Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(12): 1427-1429.

[43] Curran K, Li X, Clarke R. An investigation into the use of the least significant bit substitution technique in digital watermarking[J]. American Journal Applied Sciences, 2005, 2(3): 648-654. https://doi.org/10.3844/ajassp.2005.648.654.

[44] Zeki A M, Manaf A A. A novel digital watermarking technique based on ISB (Intermediate Significant Bit)[J]. World Academy of Science, Engineering and Technology, 2009, 50: 989-996. https://doi.org/10. 5281/zenodo.1059765.

[45] Kashyap N, Sinha G R. Image watermarking using 3-level discrete wavelet transform (DWT)[J]. International Journal of Modern Education and Computer Science, 2012, 4(3): 50. https://doi.org/ 10.5815/ijmecs.2012.03.07.

[46] Urvoy M, Goudia D, Autrusseau F. Perceptual DFT watermarking with improved detection and robustness to geometrical distortions[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2014, 9(7): 1108-1119. https://doi.org/10.1109/TIFS.2014.2322497.

[47] Zhang Y Q, Bao Y, Wang Q P, et al. Reversible watermarking algorithm of grid map based on prediction-error histogram[J]. Journal of Software, 2013, 8(5): 1117-1123. https://doi.org/10.4304/ jsw.8.5. 1117-1123.

[48] Weng S W, Chu S C, Cai N, et al. Invariability of mean value based reversible watermarking[J]. Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 2013, 4(2): 90-98.

[49] Huynh-The T, Banos O, Lee S, et al. Improving digital image watermarking by means of optimal channel selection[J]. Expert Systems with Applications, 2016, 62: 177-189. https://doi.org/10. 1016/j.eswa.2016.06.015.

[50] Dehkordi A B, Esfahani S N, Avanaki A N. Robust LSB watermarking optimized for local structural similarity[C]//2011 19th Iranian Conference on Electrical Engineering. IEEE, 2011: 1-6. https://doi. org/10.48550/arXiv.1803.

[51] Lin W, Zhai X D, Zhu C Q, et al. QR code based research on digital watermark algorithm for remote sensing image[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2015, 38(1): 26. https://doi.org/10.13190/j.jbupt.2015.01.005.

[52] Li L L, Sun J G. A watermarking scheme for remote sensing image based on DFT and watermarking segmentation[J]. Computer Systems amp; Applications, 2011,20(09):204-206+255. https://doi.org/10.4028/ www.scientific.net/amr.433-440.2504.

[53] Wang C, Wang X, Xia Z, et al. Ternary radial harmonic fourier moments based robust stereo image zero-watermarking algorithm[J]. Information Sciences, 2019, 470: 109-120. https://doi.org/10.1016/j. ins.2018.08.028.

[54] Jing L, Sun Z T, Chen K X, et al. Remote sensing image zero watermarking algorithm based on dft[C]//Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2021, 1865(4): 042034, https://doi. org/10.1088/1742-6596/1865/4/042034.

[55] Xu D J, Zhu C Q, Ren N. A Zero-watermark algorithm for copyright protection of remote sensing image based on blockchain[C]//2022 International Conference on Blockchain Technology and Information Security (ICBCTIS). IEEE, 2022: 111-116. https://doi.org/10.1109/ ICBCTIS55569.2022.00036.

[56] Cai Z S. A novel image watermarking method based on singular value decomposition and digital holography[C]//Hyperspectral Remote Sensing Applications and Environmental Monitoring and Safety Testing Technology. SPIE, 2016, 10156: 255-264. https://doi.org/10. 1117/12.2246593.

引用格式:陸君言.數(shù)據(jù)流通場(chǎng)景下的遙感影像隱形水印技術(shù)研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)報(bào),2024,6(2): 220-229. DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.0008.

CITATION: LU JunYan. Research Progress on Remote Sensing Image Invisible Watermarking Technology in Data Flow Scenarios[J]. Journal of Agricultural Big Data, 2024,6(2):220-229. DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.0008.

Research Progress on Remote Sensing Image Invisible Watermarking Technology in Data Flow Scenarios

LU JunYan1,2*

1. Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China; 2. Key Laboratory of Earth Observation of Hainan Province, Hainan Aerospace Information Research Institute, Sanya 571399, Hainan, China

Abstract: With the development of remote sensing technology and the enrichment of information transmission methods, remote sensing images have been widely applied in various key fields. Remote sensing images are easy to face problems such as missing source and copyright information, or unclear reliability in the process of multi-terminal circulation, where technique are necessary to ensure the confirmation and verification of rights during the data circulation process. At present, invisible image watermarking is one of the most effective methods in practical applications, which has attracted the attention of various research teams, and its technology is constantly developing and improving. Among them, due to the more applications of raster type image data, scholars' research about which is also more abundant. This article briefly analyzes the research background and requirements of invisible image watermarking technology applied to raster format remote sensing images in data circulation, organizes the commonly used technical indicators in research, introduces representative research technologies, and looks forward to the possible future development of this technique based on current research and demand.

Keywords: invisible watermark; remote sensing; data circulation; data security; data authentication

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