一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法。为了保障遥感图像检索过程中的安全性，针对遥感图像特有的光谱特征突出的特点，本发明专利技术提出了一种加密域的遥感图像检索方法，在提取图像光谱特征后，增加了对光谱特征的加密保护方法，在不解密的情况下，直接对加密的特征向量进行图像的相似度度量，在完成检索功能的同时，保障图像信息的安全性。为遥感图像目标识别、图像分类与检索奠定了基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法，可用于对遥感图像检索研究。
技术介绍
遥感是一种利用电磁波从远距离对地表进行非接触探测的技术和方法。其基础理论在于，由于地表的种类以及所处的环境不同，从而对不同波长的电磁波信号具有不同的反射或辐射效应。遥感技术正是利用这种特质，通过研究不同地表的电磁波信息，从而分析其物理特性和几何信息。近年来，传感器技术、遥感平台技术、数据通讯技术等相关技术的得到了飞速的发展，现代遥感技术已经进入了一个能够动态、快速、准确、及时、多手段提供多种对地观测数据的新阶段，成为人们获取环境信息、认识环境的一个重要手段。遥感图像是从远离地面的工作平台上，通过传感器对地球表面的电磁波信息进行探测，然后再经过信息传输、处理与分析，最终得到遥感图像。它具有很高的空间分辨力和光谱分辨力，可以在几百个甚至上千个连续光谱波段获取地物目标图像。随着人们对遥感图像的依赖性的逐渐增大，此类图像的处理也成了人们关注的焦点。目前，遥感图像已成为精细农业、大气观测、环境监测、自然灾害研究、资源调查等领域的重要资料。遥感图像检索不是图像检索技术在遥感领域直接、简单的应用，而是涉及一些新的关键技术，需要通过一些新的方法和思路来解决，目前许多相关研究仍有待进一步完善和成熟。遥感图像检索技术也随之应用于越来越多的领域，尤其是军事领域，遥感图像在认识战场环境以及打击效果评估等许多方面得到应用。另一方面，由于网络时代所具有的开放性与共享性，使得人们在享受现代信息所带来的方便、共享等巨大利益的同时，也面临着各种各样的信息安全威胁，如遥感图像的非法盗用、篡改、窃取和查看等安全问题，造成极大的不安全性。对于普通的遥感图像被窃取或查看可能影响不大，而对于含有重要信息的遥感图像，如何保障其检索的安全性成为了国内外研究人员所关注的热点，具有很高的研究价值。遥感图像，尤其是军事或商业的遥感图像涉及到国家安全或军事机密，因此对遥感图像的检索安全性要求很高。加密技术是一种保障图像安全检索的有效手段，即对遥感图像信息进行加密变成密文，合法的接收者根据授权可以对收到的密文进行解密恢复出秘密信息。而这些信息对不知道密钥的网络窃听者是不可识别的，进而可以有效地保护检索过程中的图像数据安全。一种有效的安全图像检索索引方案，需要兼顾有效性和可扩展性，能够维持图像对之间的相似点，并且利用适当的密钥来确保安全。因此，在密钥未知的情况下，搜索数据库或者推断数据库内容的信息是很困难的。这样可以有效地保障遥感图像检索时的安全性。
技术实现思路
本专利技术与已有的遥感图像检索方法不同，针对遥感图像特有的光谱特征突出的特点，提出了一种加密域的遥感图像检索方法。该技术对遥感图像的特征进行加密保护，在不解密的情况下，直接对加密的特征向量进行图像的相似度度量，在实现检索性能的同时，保障信息的安全性。在对遥感图像进行综合分析的基础上，运用比特平面随机化的方法对图像特征进行加密处理。检索时，无需对特征进行解密，直接对加密后的特征进行相似度匹配，将特征相似的图像作为检索结果，实现遥感图像的安全检索，其特征在于包括如下步骤：步骤1：遥感图像预处理首先对遥感图像进行数据分块，将输入的目标影像从左至右、从上至下分成规则、不重叠且大小相等的子图像块(256*256、128*128、64*64、32*32、16*16)。步骤2：遥感图像光谱特征提取采用基于最小噪声分离(MNF)变换的方法提取遥感图像的光谱特征，方法如下：步骤2.1：使用高通滤波器对图像进行噪声提取，得到噪声协方差矩阵CN,并将其对角化为矩阵DN，方法如下：DN＝UTCNU(1)其中，U为由特征向量组成的正交矩阵；步骤2.2：将原始图像投影到新空间，方法如下：I＝PTCNP(2)步骤2.3：对白噪声数据进行标准主成分变换，方法如下：CT＝PTCDP(3)步骤2.4：对角化为矩阵DT，方法如下：DT＝VTCTV(4)步骤2.5：计算最小噪声分离变换矩阵，方法如下：TMNF:TMNF＝PV(5)其中I为单位阵，P为变换矩阵，CD为图像X的协方差矩阵；CT为经过P变换后的矩阵，DT为CT的特征值按照降序排列的对角阵，V为由特征向量组成的正交阵。步骤3：遥感图像光谱特征的加密保护使用比特平面随机化的方法处理遥感图像，对遥感图像光谱特征进行加密，保留原有特征向量之间的距离。步骤4：光谱特征的相似性匹配建立索引，使用光谱信息离散匹配法进行遥感图像匹配，实现遥感图像的安全检索。本专利技术与现有技术相比，具有以下明显的优势和有益效果：本专利技术与已有的遥感图像检索方法不同，针对遥感图像特有的光谱特征突出的特点，提出了一种加密域的遥感图像检索方法。该技术对遥感图像的特征进行加密保护，在不解密的情况下，直接对加密的特征向量进行图像的相似度度量，在实现检索性能的同时，保障信息的安全性。附图说明图1分块示意图；图2最小噪声分离变换过程；图3遥感图像分块示意图；图4第j个位平面的加密示意图；图5图像特征加密的流程图；图6遥感图像安全检索流程图；图7反馈流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术做进一步说明，本专利技术具体流程如下：步骤1：遥感图像预处理本专利技术首先基于不重叠区域对高光谱遥感图像进行数据分块，采用分块方式对遥感图像进分块处理。将一幅遥感图像从左至右、从上至下分成规则、不重叠且大小相等的子图像块。分块的索引方式：如果用(row,col)表示某子图像块在原始影像中的行、列号，TileWidth和TileHeight表示子图像块的尺寸，则该子图像块左上角和右下角的坐标(xmin,ymin)和(xmax,ymax)，方法如下：如附图3所示，通过一幅从AVIRIS高光谱遥感数据库下载的大小为512*512像元的真彩色影像说明分块效果，大小为8*8。这种数据分块组织方式非常简单、直观、容易理解，而且便于小目标的检测和采用数据库管理系统管理分块遥感影像数据。步骤2：遥感图像光谱特征的提取本专利技术首先对光谱数据采用最小噪声分离MNF对其进行先行降维。将图像中重要特征集中到少数主成分中；进而采用一种基于特征值的方法对变换后的主成分进行截取，获得其中信息量最大、能量集中的主成分。步骤2.1：利用高通滤波器对图像进行滤波处理，得到噪声协方差矩阵CN,并将其对角化为矩阵DN：DN＝UTCNU(2)其中，DN为CN的特征值按照降序排列的对角阵；U为由特征向量组成的正交矩阵。进一步变换：I＝PTCNP(3)其中，I为单位阵；P为变换矩阵，当P应用于图像数据X时，通用Y＝PX变换，可以将原始图像投影到新的空间，这时变换数据中的噪声具有单位方差，且波段间不相关。步骤2.2：对白噪声数据进行标准主成分变换：CT＝PTCDP(4)其中，CD为图像X的协方差矩阵；CT为经过P变换后的矩阵，可以进一步将其对角化为矩阵DT：DT＝VTCTV(5)其中，DT为CT的特征值按照降序排列的对角阵；V为由特征向量组成的正交阵。通过以上两个步骤得到MNF的变换矩阵：TMNF:TMNF＝PV(6)步骤3：图像光谱特征的加密保护本专利技术针对遥感图像的特点，设计出一种加密机制，该机制在对遥感图像特征进行加密保护的同时，还可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：遥感图像预处理首先对遥感图像进行数据分块，将输入的目标影像从左至右、从上至下分成规则、不重叠且大小相等的子图像块；步骤2：遥感图像光谱特征提取采用基于最小噪声分离变换的方法进行数据降维，提取遥感图像的光谱特征，方法如下：步骤2.1：使用高通滤波器对图像进行噪声提取，得到噪声协方差矩阵CN,并将其对角化为矩阵DN，方法如下：DN＝UTCNU步骤2.2：将原始图像投影到新空间，方法如下：I＝PTCNP步骤2.3：对白噪声数据进行标准主成分变换，方法如下：CT＝PTCDP步骤2.4：对角化为矩阵DT，方法如下：DT＝VTCTV步骤2.5：计算最小噪声分离变换矩阵，方法如下：TMNF:TMNF＝PV其中I为单位阵，P为变换矩阵，CD为图像X的协方差矩阵；CT为经过P变换后的矩阵，DT为CT的特征值按照降序排列的对角阵，V为由特征向量组成的正交阵；步骤3：遥感图像光谱特征的加密保护使用比特平面随机化的方法处理遥感图像，对遥感图像光谱特征进行加密，保留原有特征向量之间的距离；步骤4：光谱特征的相似性匹配建立索引，使用光谱信息离散匹配法进行遥感图像匹配，实现遥感图像的安全检索。...

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：遥感图像预处理首先对遥感图像进行数据分块，将输入的目标影像从左至右、从上至下分成规则、不重叠且大小相等的子图像块；步骤2：遥感图像光谱特征提取采用基于最小噪声分离变换的方法进行数据降维，提取遥感图像的光谱特征，方法如下：步骤2.1：使用高通滤波器对图像进行噪声提取，得到噪声协方差矩阵CN,并将其对角化为矩阵DN，方法如下：DN＝UTCNU其中，U为由特征向量组成的正交矩阵；步骤2.2：将原始图像投影到新空间，方法如下：I＝PTCNP步骤2.3：对白噪声数据进行标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张菁，周倩兰，卓力，曹嫣，王超，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11