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为实现遥感影像中的机密信息的隐藏,在文后提出了一种高逼真度的遥感影像二维机密信息隐藏盲算法。该算法首先对遥感影像中的机密信息进行分割和提取,然后对遥感影像中提取机密信息后的空白影像块进行灰度补值,制造抹去机密信息后的伪遥感影像;然后借鉴信息隐藏的思想,利用LSB(LeastSignificantBit)算法,将机密影像块加密后以不可见的方式嵌入到伪遥感影像中,从而生成隐藏了机密信息的伪遥感影像;并且该算法在提取机密信息和恢复遥感影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。实验结果表明:该算法具有较强的透明性和较大的信息隐藏量,能得到高逼真度的机密信息隐藏伪遥感影像。此外,该算法对隐藏了机密信息后的伪遥感影像的各种应用,如:边缘监测和影像分类等均没有影响。 相似文献
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基于遥感影像特征的自适应二维信息隐藏盲算法 总被引:6,自引:0,他引:6
为实现遥感影像中机密信息的隐藏,该文提出了一种自适应于遥感影像特征的机密信息隐藏算法。该算法首先对遥感影像中的机密信息进行分割和提取,然后对遥感影像中提取机密信息后的空白影像块进行灰度补值,制造抹去机密信息后的伪遥感影像;然后借鉴数字水印的思想,利用HVS特性,将机密影像块以不可见的方式自适应地嵌入到伪遥感影像中,从而生成隐藏了机密信息的伪遥感影像;并且该算法在提取机密信息和恢复遥感影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。对于信息隐藏算法,不可见性和信息隐藏量是最重要的,而鲁棒性则在其次。实验结果表明:该算法不仅具有较强的透明性和较大的信息隐藏量,而且对于JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪和旋转等各种影像处理攻击均具有较强的鲁棒性。此外,该算法对隐藏了机密信息后的伪遥感影像的各种应用,如边缘检测和影像分类等均没有影响。 相似文献
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密文图像中的可逆信息隐藏算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统算法存在的加密和信息隐藏过程分离,嵌入容量小,操作不灵活的缺陷,提出了一种基于混沌和直方图平移的密文图像中的可逆信息隐藏算法。发送端先对图像加密,然后嵌入信息;接收端既可以先解密再提取信息,也可以先提取信息再解密。仿真实验结果表明该算法易于实现,并能有效提高信息嵌入的容量。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 总被引:4,自引:0,他引:4
遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程,它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性,而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要,在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析,比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系,最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。 相似文献
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信噪比是用来评价遥感影像质量一个重要的辐射特性参数。通过合适的方法精确地测定出遥感影像对应的信噪比参数,可以帮助数据提供者或用户更好地预测和提高遥感影像的信息提取能力。现有的信噪比测定方法大多基于中低空间分辨率遥感影像进行,并不能很好地适用于高空间分辨率遥感影像。针对现有信噪比测定方法的这一局限性,从高空间分辨率遥感影像本身特点出发,通过自适应地划分DN值子区间,以一定百分比最小局部标准差的平均值估算每一DN值子区间对应的噪声大小,进而估算每一DN值子区间对应的信噪比。该方法充分考虑了高分遥感影像内空间细节信息、边缘信息以及纹理信息较强而使得均值区域很难获取的特点。研究表明:改进的方法对于估算高分遥感影像信噪比具有较好的适用性。 相似文献
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可逆信息隐藏是信息隐藏技术的新兴研究方向,密文域可逆信息隐藏作为加密域信号处理技术与信息隐藏技术的重要结合点,对于数据处理过程中的信息安全可以起到双重保险的作用,尤其随着云服务的推广,密文域可逆信息隐藏是实现云环境下隐私保护的研究重点之一。针对当前密文域可逆信息隐藏技术的技术要求,介绍了该技术的产生发展背景,指出并分析了当前的技术难点,通过对各种类型代表性算法的研究,对密文域可逆信息隐藏技术进行了系统的分类,分析了不同嵌入方式的技术特点、实现框架与应用上的局限性。最后,结合密文域可逆信息隐藏的技术需求与难点,提出几点该领域未来的热点方向。 相似文献
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图像可逆信息隐藏作为信息隐藏的重要分支,发展至今已近三十年,因其独有的图像无损恢复能力,一直备受医学、司法、军事等重点领域的青睐。然而现有可逆信息隐藏研究成果繁多,迁移知识广泛,本文简要梳理可逆信息隐藏的发展脉络,在回顾经典算法的基础上,加以简化、注释,总结成功经验,展望潜在应用,以期为研究者提供一个按图索骥的探索路径。本文主要包括3个部分,分别为位图(Bitmap,BMP)图像的可逆信息隐藏(适用于空域嵌入操作)、JPEG (Joint Photographic Experts Group)图像的可逆信息隐藏(适用于频域和编码域嵌入操作)和鲁棒可逆水印(适用于扩展性研究)。通过近百篇高影响力文献的梳理可知,可逆研究的受众广泛、基础深厚,其严谨的数学定义和简明的机理论证是深受研究者推崇和坚持的重要原因。“干净、简明”的特点也是其能够与现实应用有效结合的强力抓手。增加可逆算法对于载体多样性的普适性研究,引入新的评价指标来导引算法与现实应用的融合,将是未来可开拓的方向。可逆信息隐藏技术能够恢复图像初始状态,其独特之处在于图像本身就是一个复杂语义的信息表达。这既要求可逆嵌入操作所施加的影响不能改变图像所表达的主要语义,又要求该操作是可消除的,保留溯源能力,将内容的信息表达权始终交由图像本身。这一特点不仅为敏感领域信息处理所亟需,也是其他常见领域并不排斥的。严格来说,一定程度上的复原本就是事物发展到一定阶段后的必然追求。据此,本文认为推广可逆研究与多学科融合解决更难、更广泛的问题,实现长远发展,是完全必要且可行的。 相似文献
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针对卫星遥感图像受环境因素影响导致图像对比度下降,以及现有可逆信息隐藏算法嵌入容量低等问题,提出一种新的可逆数据隐藏算法,实现在遥感图像安全传输的同时增强图像的对比度.算法为了提高嵌入率,改进已有算法的嵌入方式,同时在信息嵌入的过程中,逐步增强卫星遥感图像的对比度.实验结果表明:提出的算法和一些典型可逆数据隐藏. 相似文献
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为了防止遥感图像包含的机密信息被泄露,将基于样本的图像修补方法用于遥感图像机密信息隐藏。该方法从遥感图像中选择与机密信息图像块最大相似区域,覆盖机密信息块,从而达到机密信息隐藏的目的。该方法不仅具有很强的不觉察性,而且对于遥感图像的使用价值影响较小。结合数字水印技术,实现了根据用户权限来决定用户能否看到隐藏的机密信息,从而方便了遥感图像的使用。仿真实验结果表明,该方法是可行的,能够提高遥感图像使用的安全性。 相似文献
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为了解决在高分辨率遥感图像中易受同物异谱现象影响而导致河流信息提取不完整问题,依据河流区域在遥感图像中具有特定频率纹理信息这一特点,提出一种基于同态系统滤波的高分辨率遥感图像河流信息提取方法。该算法通过对遥感图像的频谱分析,确定河流信息在频域中的特征标识,采用一维剖面线加窗短时分析河流定位技术实现了全自动、快速全幅遥感图像河流定位和宽度估计,在同态系统下设计了低通滤波器实现对低频河流信息的提取。该算法采用"高分一号"遥感影像作为实验数据来源,相对于传统利用光谱信息的提取方法具有较高的提取精度,Kappa系数达0.85以上,并且实现全自动提取。实验结果表明所提算法能够快速、有效地提取复杂地貌区域内的河流信息。 相似文献
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目的边缘检测是有效利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。高分辨率遥感图像地物类型复杂,细节信息过于丰富,使得基于相位一致的边缘检测结果中存在过多的噪声与伪边缘。为此提出了一种结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测方法。方法根据相位一致原理,应用Log Gabor构造的2维相位一致模型,引入全变差去噪模型对基于相位一致的边缘强度图进行改进。结果借助有界变差空间对图像光滑性的约束,实现了高分辨率遥感图像噪声去除与伪边缘抑制,利用改进后的相位一致边缘强度图可有效检测高分辨率遥感图像的边缘。结论实验结果表明,与相位一致模型、Canny算法相比,该方法能消除了高分辨率遥感图像中同类地物内部细节特征形成的噪声,抑制相位一致边缘检测结果中的伪边缘,突出地物的真实边缘,并能正确地提取地物目标的整体轮廓信息,有助于后续地物目标的自动识别。 相似文献
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目的:高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法:本文以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的一维、二维、三维三种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用三种遥感解译方法对贵州关岭“6.28”特大滑坡进行了遥感解译分析,文章最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果:研究结果表明:滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,一维高程曲线计算、二维影像对比分析、三维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论:其中,一维高程曲线计算为滑坡遥感的二、三维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而二维影像对比分析向三维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。 相似文献
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为有效从高分辨率遥感影像中自动提取道路,提出利用线性要素间的拓扑关系识别道路线性要素的方法。提取影像中的线性要素并获取其邻域的光谱属性形成有向直线段;利用提出的道路线性要素识别模型,将满足条件的有向直线段聚类生成道路要素集;利用先验知识进一步验证。该方法主要使用道路线性要素的结构信息,适用于大范围、场景复杂的遥感影像,具有较高鲁棒性,目前该方法已应用于基于高分辨率遥感影像的GPS导航道路数据的生产和更新。 相似文献
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针对传统舰船检测方法在高分辨率光学遥感影像中虚警率较高的问题,提出了一种适用于高分辨率光学遥感影像的舰船检测算法。利用能够表征地物纹理特征的二维图像熵结合区域生长原理实现海陆分离,在舰船目标分割阶段,引入视觉显著性模型,解决了不能分割暗极性舰船目标的问题,大部分场景下分割精度较高。最后在分割出的候选目标中,采用多特征量综合的方法剔除虚警。结果表明,该算法在舰船目标检测中有较高的检测率和较低的虚警率。 相似文献
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针对高光谱遥感影像分类中,传统的主动学习算法仅利用已标签数据训练样本,大量未标签数据被忽视的问题,提出一种结合未标签信息的主动学习算法。首先,通过K近邻一致性原则、前后预测一致性原则和主动学习算法信息量评估3重筛选得到预测标签可信度高并具备一定信息量的未标签样本;然后,将其预测标签当作真实标签加入到标签样本集中;最后,训练得到更优质的分类模型。实验结果表明,与被动学习算法和传统的主动学习算法相比,所提算法能够在同等标记的代价下获得更高的分类精度,同时具有更好的参数敏感性。 相似文献
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目的 针对高分辨率带来的像素类属不确定性增大及各类属间相关性增强引起的影像分类问题,提出一种模糊神经网络高分辨遥感影像监督分类方法。方法 提出的模型为包含输入层,隐含层(隶属函数层)及输出层的三层前向模糊神经网络,输入层用于接收来自训练样本的灰度值;隐含层每个神经元节点的模糊隶属函数为对各类别定义的高斯隶属函数模型,以实现对输入变量隶属程度的不确定表达;输出层的输入变量为隐含层各神经元节点输出变量的线性组合,激活函数为分段线性函数,该层实现输入变量隶属程度的相关性表达。以训练数据直方图作为期望输出,梯度下降法求解模型参数,最后按最大隶属度准则实现分类决策。结果 利用本文算法和经典算法对合成影像进行实验,本文方法总体精度达到0.931,相对于高斯隶属函数方法总体精度提高了5.3%,相对于最大似然法提高了4.2%,相对于FCM方法提高了5.9%,对真实WorldView-2全色影像的实验中文中方法分割精度也高于传统方法。结论 提出的模糊神经网络模型可以更加精确的拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征,有效处理高分辨率遥感影像的上述分类问题。 相似文献
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大地震之后,紧急救援物资运输迫切需要了解灾区道路的震害信息,然而当前对遥感影像中道路的震害信息提取大多是基于像素的,提取的精度普遍不高。提出了一种面向对象的道路震害信息提取方法,通过综合利用道路的多种影像特征及震前GIS矢量道路相结合来提取道路,然后依据提取道路的完整程度来识别道路震害信息。采用汶川灾区的遥感影像为例进行了实验,与目视判读的结果比较后证明该方法有效改善了信息提取的速度和精度。 相似文献