DWT在栅格数据嵌入不可见水印的应用

1.1.1 嵌入水印

1. 有意义的文字->二值图像->二值序列->置乱、加密->二值水印信息。
2. 读取栅格数据，并进行M*M的分块处理，M为偶数。设分块区域，尺寸为偶数，满足DWT的条件
3. 获取内所有像元属性值，得到参与变换的数组序列(可以是)；对进行DWT变换，然后从小波系数中获取其低频分量区域。
4. 基于低频分量，构建数据-水印同步函数：

 

中心（或最接近中心左上角）所对应的低频分量系数为，将其他低频分量系数相加得到 。T 是固定值，与水印信息长度 N 有关，表示同步函数的跳跃间隔，一般应大于水印嵌入时的量化步长h。利用同步函数可找到区域内所对应的水印信息在水印序列中的索引号。

1. 获取水印位对应的水印信息，将水印信息嵌入到低频分量区域所对应的低频分量系数中

当水印信息位 =1时，按照下式进行水印信息的嵌入：

 

当水印信息位 =0时，按照下式进行水印信息的嵌入：

 

1. 对含水印信息的小波系数进行小波逆变换处理，得到含水印分块数据序列 。而将数组元素  与对应的原始数据对比，对于变化幅度较大的栅格地理数据点，用数据拉回操作来修正水印误差，最后将相应的数据放回分块区域 内对应的位置
2. 对所有分块数据进行水印嵌入操作，而后按分块复原策略将水印分块数据组织起来得到含水印的栅格地理数据。
   1. 获取栅格地理数据，然后对数据进行M*M分块，
   2. 统计每个分块区域的像元属性特征，而后进行小波变换处理，并获取其低频分量区域。然后，按照水印嵌入时所构建的数据-水印同步函数，进行水印信息位的定位和提取，水印信息提取的位置与水印嵌入位置相同，这个过程实际是水印嵌入的逆过程。提取方法如下式所示：

1.1.2 水印检测（默认未受到攻击）

 

1. 提取的水印信息位根据模糊模式识别的最大隶属度原则进行判别。定义第i 位水印信息 在空间上对 1 的隶属度为： 中1的个数/T ；第i 位水印信息 在空间上对-1 的隶属度为：中-1的个数/T 。根据最大隶属度原则，来确定第i位水印信息是 1 还是-1。而后对提取出的水印信息进行如下式处理：

 

则提取出水印信息。

由于有意义二值图像水印信息在嵌入二值栅格地理数据前对其进行了加密、置乱等数据预处理，因此需要对所提取的水印信息 进行相应的解密、逆置乱等数据预处理，以便于水印信息的可视化显示。最后，对水印信息以二值图像的方式组织并显示以进行判读。