一種基于光譜特征保護的遙感圖像安全檢索方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于光譜特征保護的遙感圖像安全檢索方法。為了保障遙感圖像檢索過程中的安全性，針對遙感圖像特有的光譜特征突出的特點，本發(fā)明提出了一種加密域的遙感圖像檢索方法，在提取圖像光譜特征后，增加了對光譜特征的加密保護方法，在不解密的情況下，直接對加密的特征向量進行圖像的相似度度量，在完成檢索功能的同時，保障圖像信息的安全性。為遙感圖像目標識別、圖像分類與檢索奠定了基礎(chǔ)。
【專利說明】一種基于光譜特征保護的遙感圖像安全檢索方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于光譜特征保護的遙感圖像安全檢索方法，可用于對遙感圖像檢索研究。
【背景技術(shù)】
[0002]遙感是一種利用電磁波從遠距離對地表進行非接觸探測的技術(shù)和方法。其基礎(chǔ)理論在于，由于地表的種類以及所處的環(huán)境不同，從而對不同波長的電磁波信號具有不同的反射或輻射效應(yīng)。遙感技術(shù)正是利用這種特質(zhì)，通過研究不同地表的電磁波信息，從而分析其物理特性和幾何信息。近年來，傳感器技術(shù)、遙感平臺技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的得到了飛速的發(fā)展，現(xiàn)代遙感技術(shù)已經(jīng)進入了一個能夠動態(tài)、快速、準確、及時、多手段提供多種對地觀測數(shù)據(jù)的新階段，成為人們獲取環(huán)境信息、認識環(huán)境的一個重要手段。
[0003]遙感圖像是從遠離地面的工作平臺上，通過傳感器對地球表面的電磁波信息進行探測，然后再經(jīng)過信息傳輸、處理與分析，最終得到遙感圖像。它具有很高的空間分辨力和光譜分辨力，可以在幾百個甚至上千個連續(xù)光譜波段獲取地物目標圖像。隨著人們對遙感圖像的依賴性的逐漸增大，此類圖像的處理也成了人們關(guān)注的焦點。目前，遙感圖像已成為精細農(nóng)業(yè)、大氣觀測、環(huán)境監(jiān)測、自然災(zāi)害研究、資源調(diào)查等領(lǐng)域的重要資料。遙感圖像檢索不是圖像檢索技術(shù)在遙感領(lǐng)域直接、簡單的應(yīng)用，而是涉及一些新的關(guān)鍵技術(shù)，需要通過一些新的方法和思路來解決，目如許多相關(guān)研究仍有待進一步完善和成熟。
[0004]遙感圖像檢索技術(shù)也隨之應(yīng)用于越來越多的領(lǐng)域，尤其是軍事領(lǐng)域，遙感圖像在認識戰(zhàn)場環(huán)境以及打擊效果評估等許多方面得到應(yīng)用。另一方面，由于網(wǎng)絡(luò)時代所具有的開放性與共享性，使得人們在享受現(xiàn)代信息所帶來的方便、共享等巨大利益的同時，也面臨著各種各樣的信息安全威脅，如遙感圖像的非法盜用、篡改、竊取和查看等安全問題，造成極大的不安全性。對于普通的遙感圖像被竊取或查看可能影響不大，而對于含有重要信息的遙感圖像，如何保障其檢索的安全性成為了國內(nèi)外研究人員所關(guān)注的熱點，具有很高的研究價值。
[0005]遙感圖像，尤其是軍事或商業(yè)的遙感圖像涉及到國家安全或軍事機密，因此對遙感圖像的檢索安全性要求很高。加密技術(shù)是一種保障圖像安全檢索的有效手段，即對遙感圖像信息進行加密變成密文，合法的接收者根據(jù)授權(quán)可以對收到的密文進行解密恢復(fù)出秘密信息。而這些信息對不知道密鑰的網(wǎng)絡(luò)竊聽者是不可識別的，進而可以有效地保護檢索過程中的圖像數(shù)據(jù)安全。一種有效的安全圖像檢索索引方案，需要兼顧有效性和可擴展性，能夠維持圖像對之間的相似點，并且利用適當(dāng)?shù)拿荑€來確保安全。因此，在密鑰未知的情況下，搜索數(shù)據(jù)庫或者推斷數(shù)據(jù)庫內(nèi)容的信息是很困難的。這樣可以有效地保障遙感圖像檢索時的安全性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明與已有的遙感圖像檢索方法不同，針對遙感圖像特有的光譜特征突出的特點，提出了一種加密域的遙感圖像檢索方法。該技術(shù)對遙感圖像的特征進行加密保護，在不解密的情況下，直接對加密的特征向量進行圖像的相似度度量，在實現(xiàn)檢索性能的同時，保障信息的安全性。在對遙感圖像進行綜合分析的基礎(chǔ)上，運用比特平面隨機化的方法對圖像特征進行加密處理。檢索時，無需對特征進行解密，直接對加密后的特征進行相似度匹配，將特征相似的圖像作為檢索結(jié)果，實現(xiàn)遙感圖像的安全檢索，其特征在于包括如下步驟:
[0007]步驟1:遙感圖像預(yù)處理
[0008]首先對遙感圖像進行數(shù)據(jù)分塊，將輸入的目標影像從左至右、從上至下分成規(guī)則、不重疊且大小相等的子圖像塊(256*256、128*128、64*64、32*32、16*16)。
[0009]步驟2:遙感圖像光譜特征提取
[0010]采用基于最小噪聲分離(MNF)變換的方法提取遙感圖像的光譜特征，方法如下:
[0011]步驟2.1:使用高通濾波器對圖像進行噪聲提取，得到噪聲協(xié)方差矩陣CN，并將其對角化為矩陣Dn，方法如下:
[0012]Dn = UtCnU (I)
[0013]步驟2.2:將原始圖像投影到新空間，方法如下:
[0014]I = PtCnP (2)
[0015]步驟2.3:對白噪聲數(shù)據(jù)進行標準主成分變換，方法如下:
[0016]Ct = PtCdP (3)
[0017]步驟2.4:對角化為矩陣DT，方法如下:
[0018]Dt = VtCtV (4)
[0019]步驟2.5:計算最小噪聲分離變換矩陣，方法如下:
[0020]Tmnf: Tmnf = PV (5)
[0021]其中I為單位陣，P為變換矩陣，Cd為圖像X的協(xié)方差矩陣；CT為經(jīng)過P變換后的矩陣，Dt為Ct的特征值按照降序排列的對角陣，V為由特征向量組成的正交陣。
[0022]步驟3:遙感圖像光譜特征的加密保護
[0023]使用比特平面隨機化的方法處理遙感圖像，對遙感圖像光譜特征進行加密，保留原有特征向量之間的距離。
[0024]步驟4:光譜特征的相似性匹配
[0025]建立索引，使用光譜信息離散匹配法進行遙感圖像匹配，實現(xiàn)遙感圖像的安全檢索。
[0026]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下明顯的優(yōu)勢和有益效果:
[0027]本發(fā)明與已有的遙感圖像檢索方法不同，針對遙感圖像特有的光譜特征突出的特點，提出了一種加密域的遙感圖像檢索方法。該技術(shù)對遙感圖像的特征進行加密保護，在不解密的情況下，直接對加密的特征向量進行圖像的相似度度量，在實現(xiàn)檢索性能的同時，保障信息的安全性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0028]圖1分塊示意圖；
[0029]圖2最小噪聲分離變換過程；[0030]圖3遙感圖像分塊不意圖；
[0031]圖4第j個位平面的加密示意圖；
[0032]圖5圖像特征加密的流程圖；
[0033]圖6遙感圖像安全檢索流程圖；
[0034]圖7反饋流程圖。
【具體實施方式】
[0035]以下結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步說明，本發(fā)明具體流程如下:
[0036]步驟1:遙感圖像預(yù)處理
[0037]本發(fā)明首先基于不重疊區(qū)域?qū)Ω吖庾V遙感圖像進行數(shù)據(jù)分塊，采用分塊方式對遙感圖像進分塊處理。將一幅遙感圖像從左至右、從上至下分成規(guī)則、不重疊且大小相等的子圖像塊。分塊的索引方式:如果用(roW，Col)表示某子圖像塊在原始影像中的行、列號，Tileffidth和TileHeight表示子圖像塊的尺寸，則該子圖像塊左上角和右下角的坐標(Xmin.Ymin)和(Xmax，Ymax)，方法如下:
[0038]xmin = TileffidtnX col [0039]ymin = TileHeightXrow(I)
[0040]xmax = TileffidthX (col+1)
[0041]ymax = TileHeightX (row+1)
[0042]如附圖3所示，通過一幅從AVIRIS高光譜遙感數(shù)據(jù)庫下載的大小為512*512像元的真彩色影像說明分塊效果，大小為8*8。這種數(shù)據(jù)分塊組織方式非常簡單、直觀、容易理解，而且便于小目標的檢測和采用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)管理分塊遙感影像數(shù)據(jù)。
[0043]步驟2:遙感圖像光譜特征的提取
[0044]本發(fā)明首先對光譜數(shù)據(jù)采用最小噪聲分離MNF對其進行先行降維。將圖像中重要特征集中到少數(shù)主成分中；進而采用一種基于特征值的方法對變換后的主成分進行截取，獲得其中信息量最大、能量集中的主成分。
[0045]步驟2.1:利用高通濾波器對圖像進行濾波處理，得到噪聲協(xié)方差矩陣CN，并將其對角化為矩陣Dn:
[0046]Dn = UtCnU (2)
[0047]其中，Dn為Cn的特征值按照降序排列的對角陣；U為由特征向量組成的正交矩陣。進一步變換:
[0048]I = PtCnP (3)
[0049]其中，I為單位陣；P為變換矩陣，P = UD'' 2。
[0050]當(dāng)P應(yīng)用于圖像數(shù)據(jù)X時，通用Y = PX變換，可以將原始圖像投影到新的空間，這時變換數(shù)據(jù)中的噪聲具有單位方差，且波段間不相關(guān)。
[0051]步驟2.2:對白噪聲數(shù)據(jù)進行標準主成分變換:
[0052]Ct = PtCdP (4)
[0053]其中，Cd為圖像X的協(xié)方差矩陣；CT為經(jīng)過P變換后的矩陣，可以進一步將其對角化為矩陣Dt:
[0054]Dt = VtCtV (5)[0055]其中，Dt SCt的特征值按照降序排列的對角陣…為由特征向量組成的正交陣。通過以上兩個步驟得到MNF的變換矩陣:
[0056]TmnfITmnf = PV (6)
[0057]步驟3:圖像光譜特征的加密保護
[0058]本發(fā)明針對遙感圖像的特點，設(shè)計出一種加密機制，該機制在對遙感圖像特征進行加密保護的同時，還可以保留原有特征向量之間的距離。具體地說，假設(shè)用Rn來表示圖像的特征，圖像特征加密保護的基本思路就是尋找一種加密函數(shù)ε (.):Rn—Rm，從而使得兩幅遙感圖像的特征向量f和g,dE ( ε (f), ε (g)) ^ c*d(f, g),其中dE (.，.)和d(.，.)是距離度量方法，而c是常數(shù)縮放值。本發(fā)明選用比特平面隨機化的方法來對圖像特征進行加密，同時保留圖像特征之間的相似性。
[0059]步驟3.1:比特平面隨機化
[0060]圖像的最重要位平面(MSB, Most Significant Bit)能夠反映圖像的重要信息。最重要位平面(MSB)和最不重要位平面(LSB, Least Significant Bit)的思想已經(jīng)開始用于多媒體信號處理。距離小的特征向量在MSB平面上也具有相似的距離。
[0061]利用這種特性，可以在保持哈明距離的同時，對特征向量的最高k個位平面進行加密。在附圖4中給出了所有特征向量的第j個位平面的加密過程。組成位平面的每一位首先與一個隨機的比特序列做異或操作，從而保護了每個位平面的信息。再將得到的位平面進行隨機置亂來獲得加密的比特平面。
[0062]在提取重要位平面之前，首先需要進行圖像位平面的提取。所謂圖像位平面就是將圖像中每一個像素值分解為二進制值，而把所有具有相同權(quán)值的位所構(gòu)成的平面稱為位平面.對于256級灰度圖像來說，每個像素占一個字節(jié)，即8個二進制位，按從高位到低位的排列為b7b6b5b4b3b2blb0,那么所有像素的b0位就構(gòu)成第O個位平面，bl位就構(gòu)成第I個位平面等等，依此類推，該256級灰度圖像共包含有8個位平面。
[0063]不同信息位對數(shù)字圖像的貢獻是不同的，較高位平面反映原始圖像的主要內(nèi)容，而較低位平面所攜帶的原始信號能量極少，即忽略較低位平面對原圖像質(zhì)量沒有太大影響。另外，由數(shù)字圖像相關(guān)理論知，數(shù)字圖像遭受噪聲攻擊(光照、銳化、模糊等)以后，其低位平面信息變化較大，而重要位平面信息幾乎沒有變化，也就是說噪聲主要集中在較低位平面。因此，提取重要平面信息來刻畫和表示圖像內(nèi)容不僅可以較好地保留原圖像信息，而且能夠有效避免噪聲干擾。
[0064]本發(fā)明是提取圖像特征向量的位平面。設(shè)f(i)為第i個特征向量的值，對于圖像特征的位平面分解可定義為
【權(quán)利要求】
1.一種基于光譜特征保護的遙感圖像安全檢索方法，其特征在于包括如下步驟: 步驟1:遙感圖像預(yù)處理 首先對遙感圖像進行數(shù)據(jù)分塊，將輸入的目標影像從左至右、從上至下分成規(guī)則、不重疊且大小相等的子圖像塊； 步驟2:遙感圖像光譜特征提取 采用基于最小噪聲分離變換的方法進行數(shù)據(jù)降維，提取遙感圖像的光譜特征，方法如下: 步驟2.1:使用高通濾波器對圖像進行噪聲提取，得到噪聲協(xié)方差矩陣Cn,并將其對角化為矩陣Dn，方法如下:
Dn = UtCnU 步驟2.2:將原始圖像投影到新空間，方法如下:
I = PtCnP 步驟2.3:對白噪聲數(shù)據(jù)進行標準主成分變換，方法如下:
Ct = PtCdP 步驟2.4:對角化為矩陣DT，方法如下:
Dt = VtCtV 步驟2.5:計算最小噪聲分離變換矩陣，方法如下:
Tmnf: Tmnf — PV 其中I為單位陣，P為變換矩陣，Cd為圖像X的協(xié)方差矩陣；CT為經(jīng)過P變換后的矩陣，Dt為Ct的特征值按照降序排列的對角陣，V為由特征向量組成的正交陣； 步驟3:遙感圖像光譜特征的加密保護 使用比特平面隨機化的方法處理遙感圖像，對遙感圖像光譜特征進行加密，保留原有特征向量之間的距離； 步驟4:光譜特征的相似 性匹配 建立索引，使用光譜信息離散匹配法進行遙感圖像匹配，實現(xiàn)遙感圖像的安全檢索。
【文檔編號】G06K9/62GK103886106SQ201410149032
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年4月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月14日
【發(fā)明者】張菁, 周倩蘭, 卓力, 曹嫣, 王超 申請人:北京工業(yè)大學(xué)