[发明专利]一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法在审

专利信息
申请号: 201711203219.1 申请日: 2017-11-27
公开(公告)号: CN107833175A 公开(公告)日: 2018-03-23
发明(设计)人: 杜江;范霞 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司11275 代理人: 赵荣之
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 一种 计算机 桌面 悬浮 水印 自适应 生成 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于计算机科学与技术信息安全领域,涉及一种计算机桌面悬浮水印自适应生成 方法。

背景技术

随着大数据云计算互联网时代的到来,信息的传播方式、传播速度发生了质的变化。计 算机给我们带来便利的同时,也给我们带了了信息泄露的威胁。近几年来,企业数据泄密的 事件不胜枚举。

当前信息泄露主要存在以下问题:首先,简单的口令保护、密码登录形同虚设,很多机 构使用的传统的文档处理软件提供的口令保护,或者使用简单的加密算法对于文档进行保护, 事实上,这些只是很简单的弱加密,网络上很容易找到很多软件可以很轻松的破解它们;其 次,基于权限的OA系统十分脆弱,很多企业为了方便提供数字文档来增加办公的方便些,使 用了OA系统,OA系统主要通过区别用户的身份来提供不同的功能,即权限保护,用户通过 合法的身份验证后就可以操作相关模块,但是这样的权限是很脆弱的,只要能突破OA的权限 管理(获得超级管理员权限)就可以轻松的控制整个系统,实际上,这也并不是十分困难, 如SQL注入;再者,内部存在主动泄密,外部的安全威胁还处于可预见的位置,但是内部的 安全威胁却是防不胜防,从某个角度上来说,任何一个接触机密信息的人都是不可信任的, 在移动设备普及的信息时代,除了移动设备以及网络传输,红外线、蓝牙传输也可能导致机 密信息的泄露;最后,木马盗窃以及电脑病毒破坏十分普遍互联网的发展必然也带来了木马、 病毒的增加,大量的为了经济目的木马程序也在暗中监视目标的一举一动;另一方面,病毒 的入侵也能给企业造成数据的丢失,造成巨大的经济损失。

数据泄密已经成为当下企业、学校、政府最亟待解决的问题。而当前信息的泄密最普遍 却又最难预防最难追究的一种泄密方式是手机对于电脑屏幕关键内容拍照的泄密。但是无论 数据泄密防护做的如何完整,数据泄密问题依然存在。当数据泄密无法避免时,数据泄密追 踪就能很好的实现数据泄密的责任追究。数据泄密追踪旨在通过泄露数据,追究数据泄露的 根源,通过法律的手段将数据外泄责任追究到个人,防止再次泄密。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法,通过对当 前屏幕内容进行获取、处理并识别关键区域,根据计算机屏幕的关键区域,自适应地在关键 区域为屏幕显示内容添加悬浮水印。

为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:

一种计算机桌面悬浮水印自适应生成方法,该方法包含如下步骤:

S1:获取计算机桌面屏幕整体的快照截图;

S2:对快照截图进行裁剪;

S3:对剪裁后的截图进行图像灰度化处理,并进行滤波处理;

S4:对处理过的快照截图进行边缘处理,并计算其像素连通区域,兼并字符单元;

S5:获取所述兼并字符单元即为水印区域,调整显示内容,生成悬浮水印。

进一步,步骤S1具体为:通过调用Python图像库PIL中的ImageGrab.grab()函数,获取 当前计算机屏幕的快照截图。

进一步,步骤S2具体为:调用crop函数对快照截图进行裁剪,裁剪掉计算机桌面底部 工具栏显示部分。

进一步,步骤S3具体为:

S31:调用Python图像库PIL中的convert函数对剪裁后的图像进行灰度化处理;

S32:调用库函数numpy中hstack函数和Opencv中bilateralFilter函数对灰度处理后的图 像进行滤波处理。

进一步,步骤S4具体为:

S41:通过调用库函数Opencv中GaussianBlur函数和Canny函数对处理过的快照截图进 行边缘处理;

S42:对散布的字符单元进行横向兼并运算,排除不符合排列规则的像素连通区域构建兼 并字符单元。

本发明的有益效果在于:

1、相对于原有的在屏幕某个固定点中央生成水印技术,自适应的生成水印能有效防止窃 密者有意的避开水印区域获取屏幕快照。

2、相对于原有的满屏生成水印技术,自适应的生成水印技术更利于使用者对计算机的使 用,不影响对桌面内容的阅读欣赏,也减小了生成水印所需的计算机开销和缩短了水印生成 的时间。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚,本发明提供如下附图进行说明:

图1为本发明屏幕自适应悬浮水印生成方法流程图;

图2为屏幕快照图像;

图3为裁剪图像;

图4为灰度化处理后的图像;

图5为滤波处理后图像;

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