一种基于矢量空间数据对象存储顺序的数字水印方法

    公开(公告)号:CN104462886A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410707255.1

    申请日:2014-11-28

    IPC分类号: G06F21/16

    CPC分类号: G06F21/16 G06F2221/0737

    摘要: 本发明公开了一种基于矢量空间数据对象存储顺序的数字水印方法,首先利用算术编码技术,将水印信息转换为一个整数N,计算出最少需要的元素个数M,并进行全排列,解算出序号N的元素具体排列顺序。对矢量数据对象按坐标的大小进行排序,并按M对数据对象进行分组;根据序号N的元素具体排列顺序对每组数据对象的存储顺序进行调整。水印信息提取时,对数据对象按坐标大小进行排序,通过与原始数据对象存储顺序进行比较分析,提取水印单元和具体的数据对象排列顺序,然后推算出排列序号N,再利用算术编码技术对N进行译码,从而提取出水印信息。本发明可实现水印信息的嵌入和提取,对缩放、平移、旋转、坐标转换等攻击具有较好的鲁棒性。

    一种基于矢量空间数据对象存储顺序的数字水印方法

    公开(公告)号:CN104462886B

    公开(公告)日:2017-10-31

    申请号:CN201410707255.1

    申请日:2014-11-28

    IPC分类号: G06F21/16

    摘要: 本发明公开了一种基于矢量空间数据对象存储顺序的数字水印方法,首先利用算术编码技术,将水印信息转换为一个整数N,计算出最少需要的元素个数M,并进行全排列,解算出序号N的元素具体排列顺序。对矢量数据对象按坐标的大小进行排序,并按M对数据对象进行分组;根据序号N的元素具体排列顺序对每组数据对象的存储顺序进行调整。水印信息提取时,对数据对象按坐标大小进行排序,通过与原始数据对象存储顺序进行比较分析,提取水印单元和具体的数据对象排列顺序,然后推算出排列序号N,再利用算术编码技术对N进行译码,从而提取出水印信息。本发明可实现水印信息的嵌入和提取,对缩放、平移、旋转、坐标转换等攻击具有较好的鲁棒性。

    测绘成果质量检查与评分系统

    公开(公告)号:CN108509538B

    公开(公告)日:2019-01-29

    申请号:CN201810217676.4

    申请日:2018-03-16

    IPC分类号: G06F16/29 G06Q10/06

    摘要: 本发明公开了一种测绘成果质量检查与评分系统,包括用于将待检测绘成果中非标准数据进行图形转换的图形转换子模块;用于将标准数据及图形转换后的非标准数据在ArcGIS平台下进同一表达的坐标转换子模块;用于确定检查方案的检查方案子模块;用于对检查方案中各类质量元素、质量子元素中可能出现的错误类型进行分类及分配权值的质量元素配置子模块;用于判读待检成果样本中出现的错误类型并标注的人机交互检查子模块;以及进行样本成果得分统计的成果质量评分子模块。其显著效果是:实现了自动对常见的数据进行格式转换、坐标转换分类处理,从而实现标准数据和非标准数据的检验和评分,兼容性好,自动化程度高。

    测绘成果质量检查与评分系统

    公开(公告)号:CN108509538A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810217676.4

    申请日:2018-03-16

    IPC分类号: G06F17/30 G06Q10/06

    CPC分类号: G06Q10/06395

    摘要: 本发明公开了一种测绘成果质量检查与评分系统,包括用于将待检测绘成果中非标准数据进行图形转换的图形转换子模块;用于将标准数据及图形转换后的非标准数据在ArcGIS平台下进同一表达的坐标转换子模块;用于确定检查方案的检查方案子模块;用于对检查方案中各类质量元素、质量子元素中可能出现的错误类型进行分类及分配权值的质量元素配置子模块;用于判读待检成果样本中出现的错误类型并标注的人机交互检查子模块;以及进行样本成果得分统计的成果质量评分子模块。其显著效果是:实现了自动对常见的数据进行格式转换、坐标转换分类处理,从而实现标准数据和非标准数据的检验和评分,兼容性好,自动化程度高。

    基于二进制特征分类器的建筑物提取方法

    公开(公告)号:CN107203757B

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201710406607.3

    申请日:2017-06-02

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于二进制特征分类器的建筑物提取方法,首先对原图像进行降采样,转换至LAB颜色空间,然后在LAB颜色空间之下实施SLIC超分割获得交叉点,利用二进制特征分类器对交叉点进行二分类获得建筑物交叉点和非建筑物交叉点,从而获得建筑物区域;之后将提取出的建筑物区域图像转换至LAB颜色空间,然后在LAB颜色空间之下实施SLIC超分割获得新交叉点,利用二进制特征分类器对新交叉点进行三分类,获得建筑物内部点、建筑物边缘点和非建筑物点,从而得到建筑物轮廓。其显著效果是:实现了建筑物轮廓的快速准确提取;与传统方法相比,本发明精度更高、速度更快且算法过程无交互。