1.一種遙感圖像SHP面文件的數(shù)字水印嵌入方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：水印信息置亂使用32*32像素的Arnold置亂算法，將128*32像素原始水印信息劃分為4個32*32像素待置亂水印信息，再對每個待置亂水印信息做Arnold置亂，得到4個置亂后的32*32像素水印信息，然后組合為128*32像素置亂后的水印信息，由于Arnold置亂為周期性變換，故將置亂次數(shù)計(jì)作密鑰，32*32像素Arnold置亂周期為24，

其中，分別為原圖像橫縱坐標(biāo)，分別為乘以矩陣后的橫縱坐標(biāo)；

步驟2：水印信息進(jìn)制轉(zhuǎn)換，將之前得到的置亂后的128*32像素水印信息按照先行后列的順序，編碼為一維0/1序列，再將此0/1序列中的每8個二進(jìn)制位合為一個十進(jìn)制數(shù)字，得到另一個一維序列，把這個一維序列中的每個數(shù)據(jù)都除以25600，使其小于0.01，得到新的一維序列，

其中，為一維0/1序列，表示序列中的第i個元素，為新的一維序列，表示新序列中的第i個元素；

步驟3：將上一步得到的一維序列進(jìn)行傅里葉變換，

其中，表示上一步得到的一維序列，表示一維序列中的第j個元素，0表示復(fù)數(shù)虛部為0，i為虛數(shù)單位，為傅里葉變換后得到的序列，為變換后得到的實(shí)部，為變換后得到的虛部，k為傅里葉變換后的序號；

步驟4：把之前選取的密鑰作為生成不重復(fù)偽隨機(jī)數(shù)的種子，隨機(jī)數(shù)生成的范圍是原始數(shù)據(jù)文件中每個面實(shí)體包含所有點(diǎn)個數(shù)的總數(shù)，生成隨機(jī)數(shù)個數(shù)為傅里葉變換后得到的序列中數(shù)據(jù)的個數(shù)，即512，得到不重復(fù)隨機(jī)數(shù)列，并將點(diǎn)的橫坐標(biāo)記錄在一維數(shù)組中，表示第個隨機(jī)數(shù)為，原始數(shù)據(jù)中第個點(diǎn)的橫坐標(biāo)為，

其中，表示不重復(fù)隨機(jī)數(shù)列，表示序列中的第i個元素，表示整數(shù)集合，為所有點(diǎn)的個數(shù)；

步驟5：將一維數(shù)組中的數(shù)據(jù)做傅里葉變換，得到頻域數(shù)據(jù)，再應(yīng)用加性準(zhǔn)則，將傅里葉變換后的水印數(shù)據(jù)嵌入到上述頻域數(shù)據(jù)中，進(jìn)行快速傅里葉逆變換，得到含有水印的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)生成的不重復(fù)隨機(jī)位置，將橫坐標(biāo)進(jìn)行替換，得到含有水印信息的數(shù)據(jù)，最后，用該含有水印信息的數(shù)據(jù)中的實(shí)部替換原始數(shù)據(jù)中對應(yīng)選取位置點(diǎn)的橫坐標(biāo)，獲得含水印信息的矢量文件，

其中，表示一維數(shù)組，表示角標(biāo)為的點(diǎn)的x坐標(biāo)值，表示數(shù)組中的第i個值，為做傅里葉變換后的頻域數(shù)據(jù)，分別為所得實(shí)部和虛部，k為傅里葉變換后的序號,為實(shí)施加性準(zhǔn)則后得到的數(shù)據(jù)，為含有水印信息的數(shù)據(jù)，表示含水印信息的新點(diǎn)，式中的0是一個非常接近0的數(shù)，為了方便說明，這里直接用0代替；

步驟6：為了防止含水印信息點(diǎn)縱坐標(biāo)與矢量數(shù)據(jù)中出現(xiàn)位置點(diǎn)縱坐標(biāo)相同的情況，需要對其縱坐標(biāo)進(jìn)行修改，此時包含以下兩個方面：選取嵌入點(diǎn)的縱坐標(biāo)序列自身出現(xiàn)重復(fù)、選取嵌入點(diǎn)的縱坐標(biāo)序列與不含水印信息點(diǎn)的縱坐標(biāo)出現(xiàn)重復(fù)。

2.一種遙感圖像SHP面文件的數(shù)字水印提取方法，其特征在于，包括如下步驟:

步驟1：通過數(shù)字水印嵌入時的置亂密鑰作為種子，生成512個不重復(fù)偽隨機(jī)數(shù)序列，并按照序列中的數(shù)據(jù)順序獲得原始矢量文件對應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)序列，經(jīng)過與數(shù)字水印嵌入時相同的修改重復(fù)縱坐標(biāo)方法后，根據(jù)坐標(biāo)序列的縱坐標(biāo)對含水印數(shù)據(jù)中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行遍歷，將含水印數(shù)據(jù)中縱坐標(biāo)和坐標(biāo)序列的縱坐標(biāo)相同的點(diǎn)，并且橫坐標(biāo)與坐標(biāo)序列的橫坐標(biāo)的差小于0.008的點(diǎn)記錄到提取序列中，提取序列長度與坐標(biāo)序列相同為512，為了避免數(shù)據(jù)中出現(xiàn)縱坐標(biāo)相同的情況，需要對橫坐標(biāo)的差做限制，這里使用0.008；

步驟2：采用信息填充的方法將提取序列填充為一個完整的序列，然后，將坐標(biāo)序列的橫坐標(biāo)和提取序列的橫坐標(biāo)分別進(jìn)行傅里葉變換并做差，得到兩個復(fù)數(shù)數(shù)組，隨后對差值進(jìn)行快速傅里葉逆變換，得到水印信息，

其中，為原始矢量文件對應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)序列，表示序列中的第i個元素，為經(jīng)過傅里葉變換后得到的坐標(biāo)序列，分別為其實(shí)部和虛部，k為傅里葉變換后的序號；為提取序列，表示序列中的第i個元素，為經(jīng)過傅里葉變換后得到的序列，分別為其實(shí)部和虛部,k為傅里葉變換后的序號；為上述兩個序列的實(shí)部、虛部分別作差后得到的數(shù)據(jù)，為傅里葉逆變換后得到水印信息，表示序列中的第i個元素，式中的0是一個非常接近0的數(shù)，為了方便說明，這里直接用0代替；

步驟3：由于水印信息中每個數(shù)據(jù)都小于0.01，需要把其中每個元素都乘以25600后取整，再對得到的數(shù)據(jù)用十進(jìn)制轉(zhuǎn)二進(jìn)制的方式進(jìn)行分解，得到0/1一維序列，將其按照128*32的大小編碼為二值圖像，最后把該二值圖像分解為4個32*32的比特圖，分別對4幅圖做次Arnold置亂，拼接在一起得到最終提取到的128*32水印圖像；

步驟4：將提取到的水印圖像與水印集中的所有圖像進(jìn)行匹配，設(shè)定一個閾值p，相似度≥p則認(rèn)為目標(biāo)數(shù)據(jù)中含有數(shù)字水印，相似度<p則認(rèn)為目標(biāo)數(shù)據(jù)中不含有數(shù)字水印，將匹配度最高的數(shù)字水印輸出作為最終結(jié)果。