1.一种利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：提取矢量数据的特征点坐标得到特征点序列{Fk}，构造所述特征点序列{Fk}的复数序列{Ck}，所述矢量数据为矢量地图；

对所述复数序列进行二级DWT和SVD转换得到低频系数矩阵的奇异值sl和高频系数矩阵的奇异值sh，根据低频系数矩阵的奇异值sl和高频系数矩阵的奇异值sh计算奇异值比值K；

构造水印信息comb，在水印嵌入强度为1/ε的基础上将所述水印信息comb嵌入到所述奇异值比值K中得到含有水印信息的比值K′；

使用所述含有水印信息的比值K′得到含水印信息的复数序列{C′k}，使用所述含水印信息的复数序列{C′k}替换原始矢量数据的特征点序列{Fk}得到嵌入水印信息的矢量数据。

2.根据权利要求1所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述提取矢量数据的特征点坐标得到特征点序列{Fk}，构造所述特征点序列{Fk}的复数序列{Ck}，具体为：使用道格拉斯算法提取矢量数据中要素F的特征点坐标Fk＝(xk,yk)得到特征点序列{Fk}，k＝0,1,2...,N‑1，其中N为特征点的个数；

计算复数序列中的元素Ck＝xk+yk*i，得到复数序列{Ck}。

3.根据权利要求1所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述对所述复数序列进行二级DWT和SVD转换得到低频系数矩阵的奇异值sl和高频系数矩阵的奇异值sh，根据低频系数矩阵的奇异值sl和高频系数矩阵的奇异值sh计算奇异值比值K，具体为：采用Haar小波对复数序列{Ck}进行二级DWT变换：[LL，HH]＝DWT({Ck})，

[LL2,HH2]＝DWT(HH)；

其中LL表示对复数序列{Ck}进行第一级DWT转换得到的低频系数，HH表示对复数序列{Ck}进行第一级DWT转换得到的高频系数，LL2表示第二级DWT分解得到的低频系数，HH2表示第二级DWT分解得到的高频系数；

使用LL2构造低频系数矩阵MatLL2，对MatLL2进行SVD分解：T T

MatLL2＝ULL2*SLL2*VLL2＝ul*sl*[vl1，vl2，vl3，...，vlk]；

其中，ULL2为MatLL2的左特征向量，SLL2为MatLL2的奇异值矩阵，VLL2为MatLL2的右特征向量；ul为MatLL2的左特征向量的数值表示，sl为低频系数矩阵MatLL2的奇异值，[vl1，vl2，Tvl3，...，vlk]为MatLL2的右特征向量的一维矩阵表示，vl1，vl2，vl3，...，vlk为MatLL2的右特征值；

使用HH2构造高频系数矩阵MatHH2，对MatHH2进行SVD分解：T T

MatHH2＝UHH2*SHH2*VHH2＝uh*sh*[vh1，vh2，vh3，...，vhk]；

其中，UHH2为MatHH2的左特征向量，SHH2为MatHH2的奇异值矩阵，VHH2为MatHH2的右特征向量；uh为MatHH2的左特征向量的数值表示，sh为低频系数矩阵的奇异值，[vh1，vh2，vh3，...，Tvhk]为MatHH2的右特征向量的一维矩阵表示，vh1，vh2，vh3，...vhk为MatHH2的右特征值；

根据低频系数矩阵的奇异值sl和高频系数矩阵的奇异值sh计算奇异值比值K，计算公式为：

4.根据权利要求1所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述构造水印信息comb，具体为：

将位值映射为调整像素值Value，计算公式为：

其中，Bit是二进制版权图的位值；

根据二进制版权图的索引值index和调整像素值Value计算水印信息comb，计算公式为：其中 floor为向下取整函数，length为

二进制版权图的长度；通过 得到一个位数为A且每一位值均为B的值， 表示A和B按照顺序组合得到的整数。

5.根据权利要求1所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述在水印嵌入强度为1/ε的基础上将所述水印信息comb嵌入到所述奇异值比值K中得到含有水印信息的比值K′，嵌入规则为：其中，ε表示水印信息的嵌入位置； 为嵌入函数，通过 将comb嵌入至K的小数点后第ε至(ε+p‑1)，p表示水印信息的长度。

6.根据权利要求5所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述水印嵌入强度1/ε中，ε的取值范围为[4,7]。

7.根据权利要求3所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述使用所述含有水印信息的比值K′得到含水印信息的复数序列{C′k}，具体为：根据含有水印信息的比值K′计算嵌入水印信息的奇异值sl′＝K′*sh，根据嵌入水印信息的奇异值sl′计算水印嵌入后的二级DWT转换高频系数LL2′＝ULL2*Tsl′*VLL2，

对LL2′执行逆离散小波运算得到含水印信息的复数序列{C′k}。

8.根据权利要求1‑7任一项所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印嵌入方法，其特征在于：所述使用所述含水印信息的复数序列{C′k}替换原始矢量数据的特征点序列{Fk}得到嵌入水印信息的矢量数据，具体为：提取复数序列{C′k}中元素C′k的实部xk’和虚部yk’组合形成新的特征点坐标F′k＝(xk′，yk′)得到新的特征点序列{F′k}；

用新的特征点序列{F′k}替换原始的特征点序列{Fk}，得到嵌入水印信息的矢量数据。

9.一种利用频率域系数比值的矢量数据水印提取方法，其特征在于，包括以下步骤：提取含水印的矢量数据的特征点坐标得到特征点序列{Fk″}，构造所述特征点序列{Fk″}的复数序列{Ck″}，所述矢量数据为矢量地图；

对所述复数序列进行二级DWT和SVD转换得到低频系数矩阵的奇异值sl″和高频系数矩阵的奇异值sh″，根据低频系数矩阵的奇异值sl″和高频系数矩阵的奇异值sh″计算奇异值比值K″；

在水印提取强度为1/ε′的基础上，根据所述奇异值比值K″提取水印信息Wi′。

10.根据权利要求9所述的利用频率域系数比值的矢量数据水印提取方法，其特征在于：所述在水印提取强度为1/ε′的基础上，根据所述奇异值比值K″提取水印信息Wi′，具体为：计算含水印的矢量数据的位值 其中，bit′为调整像素值，bit′＝Mod(R(K″，ε′，p′)，10)，Mod表示求余函数，ε′表示小数点后的第ε′位，p′表示水印信息的长度，R为水印重构函数，通过R得到K″的第ε′～(ε′+p′‑1)位的数值；

根据位值bit计算索引值index′＝(R(K″，ε′，p′)‑bit′)/10；

计算得到提取的水印信息 其中a表示索引值index′为i下的位值为0的个数，b表示索引值index′为i下的位值为1的个数。