[發明專利]一種GIS矢量數據可逆脫密方法

有效

• 申請號: 201210586283.3
• 申請日: 2012-12-28
• 公開（公告）號: CN103067159A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發明（設計）人: 周衛;閆娜
• 申請（專利權）人: 南京師范大學
• 主分類號: H04L9/08
• 分類號: H04L9/08
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 李媛媛

1.一種GIS矢量數據可逆脫密方法，其特征在于，包括如下過程：

(一)密鑰生成過程

步驟11，確定數據范圍：獲取原始矢量數據V的最小外接矩形R，R左下角坐標為(x_min，y_min)，右上角坐標為(x_max，y_max)，根據公式(1)得數據中心點坐標(x_mid，y_mid)、數據長度XL和數據寬度YL；

xmid=(xmin+xmax)/2ymid=(ymin+ymax)/2XL=xmax-xminYL=ymax-ymin---(1)]]>

步驟12，確定數據變換量：具體步驟如下：輸入數據總體變換量offset，offset＞0，非線性變換量nonlinear，0＜nonlinear＜＝offset，根據公式(2)得到線性變換量linear；

linear=offset2-nonlinear2---(2)]]>

步驟13，計算線性變換量linear引起的中誤差，確定影響變換效果的參數：焦距f、航高H、偏角傾角ω、旋角κ，具體步驟如下：

a)焦距f∈(0，1)，

b)根據公式(3)計算航高H，

H=XL*YL/f---(3)]]>

c)根據公式(4)計算線性變化量linear的擾動范圍linearExtent，

linearExtent=linear---(4)]]>

d)生成控制點集合，具體步驟如下：在最小外接矩形R范圍內生成m*n個均勻控制點組成源控制點集合FromPoints＝{(Fx_i，Fy_i)|i＝1，2，...m*n}，m*n＞＝6；根據公式(5)計算每個目標控制點坐標(Tx_i，Ty_i)組成目標控制點集合ToPoints＝{(Tx_i，Ty_i)|i＝1，2，...m*n}，

Txi=Fxi+dir1×linear+random1×linearExtentTyi=Fyi+dir2×linear+random2×linearExtent---(5)]]>

其中：方向參數dir₁在[0.0，1.0]范圍內，方向參數控制點擾動參數random₁和random₂在[-1.0，1.0]范圍內隨機選取，

e)坐標歸一化，根據公式(6)對源控制點集合FromPoints和目標控制點集合ToPoints進行歸一化處理得到新坐標集合FromPoints’＝{(Fx_i’，Fy_i’)|i＝1，2，...m*n}，ToPoints’＝{(Tx_i’，Ty_i’)|i＝1，2，...m*n}，

Fxi′=(Fxi-xmid)*f/HFyi′=(Fyi-ymid)*f/HTxi′=(Txi-xmid)*f/HTyi′=(Tyi-ymid)*f/H---(6)]]>

f)計算偏角傾角ω、旋角κ，根據公式(7)利用最小二乘法對FromPoints’中源控制點和ToPoints’中目標控制點進行擬合解算得到偏角傾角ω、旋角κ，

g)計算線性變換中誤差accuracy₁，具體步驟如下：根據公式(8)轉換源控制點集合FromPoints’坐標得到目標控制點集合ToPoints”＝{(Tx_i”，Ty_i”)|i＝1，2，...m*n}，

根據公式(9)計算中誤差accuracy₁，

accuracy1=Σ((Txi′′-Fxi)2+(Tyi′′-Fyi)2)/(m*n)---(9)]]>

h)調節目標控制點集合，具體步驟如下：如果|linear/accuracy₁-1|＞0.01，則根據公式(10)調節每個原目標控制點坐標(Tx_i，Ty_i)，得到新的目標控制點坐標(NTx_i，NTy_i)，用新的目標控制點替代原目標控制點即Tx_i＝NTx_i、Ty_i＝NTy_i，得到目標控制點集合ToPoints＝{(Tx_i，Ty_i)|i＝1，2，...m*n}，

NTxi=Fxi+(linear/accuracy1)(Txi-Fxi)NTyi=Fyi+(linear/accuracy1)(Tyi-Fyi)---(10)]]>

i)循環步驟e)-h)直至|linear/accuracy₁-1|＜＝0.01，得到最終的偏角傾角ω、旋角κ；

步驟14，計算非線性變換量nonlinear引起的中誤差，確定參數j₀-j₅，具體步驟如下：

a)生成控制點高程，利用公式(11)計算源控制點集合FromPoints每個點位移nonlinear所需的高程Fz_i，生成三維源控制點集合FromPoints＝{(Fx_i，Fy_i，Fz_i)|i＝1，2，...m*n}，

Fzi=H*nonlinear/(xmid-Fxi)2+(ymid-Fyi)2---(11)]]>

b)根據公式(12)對生成的三維源控制點集合FromPoints進行最小二乘解算，得到參數j₀-j₅，

Fz_i＝j₀+j₁Fx_i+j₂Fy_i+j₃Fx_i²+j₄Fy_i²+j₅Fx_iFy_i????(12)

c)計算非線性變換中誤差accuracy₂，具體步驟如下：根據公式(12)和參數j₀-j₅解算每個源控制點的Fz_i值，保存到三維源控制點集合FromPoints中，根據公式(13)對三維源控制點集合FromPoints進行計算得到目標控制點集合ToPoints＝{(Tx_i，Ty_i)|i＝1，2，...m*n}，

Txi=(-f(Fxi-xmid)/(Fzi-H))*H/f+xmidTyi=(-f(Fyi-ymid)/(Fzi-H))*H/f+ymid---(13)]]>

根據公式(14)計算中誤差accuracy₂，

accuracy2=Σ((Txi-Fxi)2+(Tyi-Fyi)2)/(m*n)---(14)]]>

d)調節源控制點高程值，如果|nonlinear/accuracy₂-1|＞0.01，則根據公式(15)調節每個源控制點坐標高程值，得到新的高程值NFz_i，用新高程值替代原高程值即Fz_i＝NFz_i，得到三維源控制點集合FromPoints＝{(Fx_i，Fy_i，Fz_i)|i＝1，2，...m*n}，

NFzi∈(Fzi/2,(nonlinear/accuracy2)*Fzi)if(nonlinear/accuracy2>1)NFzi∈((nonlinear/accuracy2)*Fzi/2,Fzi)if(nonlinear/accuracy2<1)---(15)]]>

e)循環步驟b)-d)，直至|nonlinear/accuracy₂-1|＜＝0.01，得到最終參數j₀-j₅；

步驟15，焦距f、航高H、偏角傾角ω、旋角κ、數據中心點坐標(x_mid，y_mid)、參數j₀-j₅組成密鑰Key，用非對稱加密算法RSA對密鑰Key進行加密并存入密鑰文件Key.txt；

(二)脫密過程

步驟21，讀取密鑰文件Key.txt，解密后提取密鑰Key，打開原始矢量數據V；

步驟22，生成每個點高程值z_j，轉換坐標，具體步驟如下：

a)提取矢量數據V的要素點坐標，得到要素點坐標集合P＝{(x_j，y_j，z_j)|j＝1，2，...，k}，其中k為要素包含的點個數，

b)根據密鑰Key和公式(16)循環計算集合P中每一個點坐標p_j(x_j，y_j，z_j)的高程值z_j并保存到集合P中，

z_j＝j₀+j₁x_j+j₂y_j+j₃x_j²+j₄y_j²+j₅x_jy_j????(16)

c)根據公式(17)和密鑰Key，對每個點坐標p_j(x_j，y_j，z_j)進行計算，得到點坐標集合P’＝{(x_j’，y_j’，z_j)|j＝1，2，...，k}；

步驟23，坐標歸一化，根據+密鑰Key和公式(18)對每個點坐標p_j’(x_j’，y_j’，z_j)進行歸一化處理得到脫密后點坐標集合P”＝{(x_j”，y_j”，z_j)|j＝1，2，...，k}；

xj′′=xmid+xj′*H/fyj′′=ymid+yj′*H/f---(18)]]>

步驟24，循環步驟22到23，直至每個要素處理完畢，保存脫密后的數據文件W；

(三)恢復過程

步驟31，讀取密鑰文件Key.txt，解密后提取密鑰Key，打開脫密后的矢量數據W；

步驟32，坐標歸一化，具體步驟如下：

a)提取矢量數據W的要素點坐標，得到坐標集合P”＝{(x_j”，y_j”，z_j)|j＝1，2，...，k}，

b)根據密鑰Key和公式(19)，對集合P”集合中每個點坐標p_j”(x_j”，y_j”，z_j)進行歸一化處理生成點坐標集合P’＝{(x_j’，y_j’，z_j)|j＝1，2，...，k；

xj′=(xj′′-xmid)*f/Hyj′=(yj′′-ymid)*f/H---(19)]]>

步驟33，轉換坐標，根據公式(20)和密鑰Key對每個點坐標p_j’(x_j’，y_j’，z_j)進行計算，然后將高程值z_j置零，得到恢復后的點坐標p_j(x_j，y_j，0)，生成坐標集合P＝{(x_j，y_j，0)|j＝1，2，...，k}；

步驟34，循環步驟32到33，直至每個要素處理完畢，保存恢復后的數據文件Q。