1.一种混合域矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，包括：

提取原始矢量地图的原始特征点序列，根据所述原始特征点序列构造原始复数序列；

基于所述原始复数序列，利用离散傅里叶变换，获取原始幅度系数序列与原始相位系数序列；

对所述原始幅度系数序列进行奇异值分解，获取原始奇异向量与原始奇异值；

获取待嵌入的二值水印图，利用Arnold算法对所述待嵌入的二值水印图进行加密，获取加密二值水印图；

将所述原始奇异向量放大预设倍数，利用量化索引调制策略，将所述加密二值水印图嵌入放大后的原始奇异向量中，获取嵌入向量；

将所述嵌入向量缩小预设倍数后，与所述原始奇异值进行逆奇异值分解，获取含水印的幅度系数序列后，与所述原始相位系数序列进行逆离散傅里叶变换，获取嵌入特征点序列；

利用所述嵌入特征点序列，替换原始矢量地图中的原始特征点序列，获取嵌入水印的矢量地图。

2.根据权利要求1所述的混合域矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，所述提取原始矢量地图的原始特征点序列，根据所述原始特征点序列构造原始复数序列，包括：以原始矢量地图的线或面要素为单位，执行道格拉斯‑普克算法，预设压缩阈值，计算获取原始矢量地图的原始特征点序列Fe；

根据所述原始特征点序列构造原始复数序列C，表示为：

C＝{c0,c1,…,cj,…,cN‑1}；

其中，cj为原始复数序列中第j个特征点的复数形式，表示为cj＝xj+yj*i，j＝0,1,2,…,N‑1，N表示原始复数序列中特征点的总个数；(xj,yj)表示原始复数序列中第j个特征点的坐标，i表示虚部单位。

3.根据权利要求2所述的混合域矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，所述基于所述原始复数序列，利用离散傅里叶变换，获取原始幅度系数序列与原始相位系数序列，包括：对所述原始复数序列C中每一个元素cj进行耦合离散傅里叶变换，获取傅里叶系数序列D，令n表示原始复数序列索引，m表示傅里叶系数索引，m与n一一对应，取值范围均为[0,1,

2,…,N‑1]；

获取傅里叶系数序列中第m个索引位置处的傅里叶系数D(m)，表示为：基于所述傅里叶系数序列D，获取序列中每个傅里叶系数的模长，得到原始幅度系数序列Mag，原始幅度系数序列中第m个索引位置处的幅度系数Mag(m)，表示为：基于所述傅里叶系数序列D，获取序列中每个傅里叶系数的相位，得到原始相位系数序列Pha，原始相位系数序列中第m个索引位置处的相位系数Pha(m)，表示为：其中，C(n)表示原始复数序列中第n个索引位置处的元素；Dreal(m)表示第m个索引位置处的傅里叶系数的实数部分，Dimag(m)表示第m个索引位置处的傅里叶系数的虚数部分。

4.根据权利要求3所述的混合域矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，所述原始奇异向量的获取，包括：基于所述原始幅度系数序列，利用奇异值分解获取原始奇异向量DS(m)，表示为：

5.根据权利要求4所述的混合域矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，所述获取待嵌入的二值水印图，利用Arnold算法对所述待嵌入的二值水印图进行加密，获取加密二值水印图，包括：获取待嵌入的二值水印图W，利用Arnold算法将所述待嵌入的二值水印图中的每个像素点的坐标按照预设规则进行置换，得到对应的加密像素点，表示为：所有的加密像素点，组成加密二值水印图We；

其中，(b',d')表示加密二值水印图We中的像素点坐标；(b,d)表示待嵌入的二值水印图W中的像素点坐标；Z表示二值水印图中像素点的总个数；keyα，keyβ为预设正整数，表示Arnold算法的密钥信息， mod表示求余。

6.根据权利要求5所述的混合域矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，所述将所述原始奇异向量放大预设倍数，利用量化索引调制策略，将所述加密二值水印图嵌入放大后的原始奇异向量中，获取嵌入向量，包括：将所述原始奇异向量放大预设倍数K，表示为DS(m)×K；

初始化量化索引调制策略的步长q，将所述加密二值水印图We嵌入放大后的原始奇异向量中，获取嵌入向量DS'(m)，表示为：其中，mod表示求余，wid为所嵌入水印位的索引值，表示为wid＝mod[keyh×DS(j),q]，keyh为水印预设密钥。

7.一种混合域矢量地图水印提取方法，其特征在于，包括：

获取基于如权利要求1至6中任一项所述的混合域矢量地图水印嵌入方法得到的嵌有水印的矢量地图，为待检测矢量地图；

提取待检测矢量地图的当前特征点序列，根据所述当前特征点序列构造当前复数序列；基于所述当前复数序列，利用离散傅里叶变换，获取当前幅度系数序列；

对所述当前幅度系数序列进行奇异值分解，获取当前奇异向量；

利用投票机制获取当前奇异向量的水印位值及其索引值，生成当前加密水印图；

利用逆Arnold算法对所述当前加密水印图进行解密，获取提取水印后的矢量地图。