数字水印与空间信息隐藏技术

空间数据应用的网络化是空间信息发展的趋势，而信息安全问题是网络化的前提。信息隐藏技术是保证信息安全的有效途径。本文介绍了信息隐藏及数字水印技术的概念、特点和典型算法，在此基础上探讨了空产怕信息隐藏特点，针对这些特点提出了空间数据隐藏的基本思路。     

一种实用的遥感影像二维信息隐藏盲算法

提出了一种实用的二维信息隐藏盲算法 ,以实现遥感影像中机密信息的隐藏。     

chi-square检测算法的特性分析研究

对图像信息隐藏chi—square检测算法的特性进行了剖析，介绍了改变隐藏载体的分布特性、非LSB（Ieastsignificantbits）嵌入和随机嵌入三种抗检测的算法思想，分析了EzStego v2．0b3和Jstegv4．0隐写软件隐藏算法存在的弱点，并进行了改进，达到了抵御chi—square检测法的目的。     

基于遥感影像融合的不同权限信息隐藏盲算法

提出了一种基于遥感影像融合的不同权限机密信息隐藏盲算法,算法利用奇偶嵌入法和JPEG量化表,根据用户的不同权限进行融合影像中机密信息的不同程度的隐藏,且在提取机密信息和恢复原始融合影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。实验结果表明:算法具有强的透明性,大的信息隐藏量,并对各种常见的影像处理具有较强的鲁棒性。此外,算法对不同程度隐藏机密信息的遥感影像的各种应用均没有影响。     

信息隐藏技术在地理空间数据安全中的应用

地理空间数据安全是目前测绘领域急需解决的问题,信息隐藏技术为该问题的解决提供了一条新的思路。阐述信息隐藏的基本概念,讨论它在空间数据安全中两个重要的应用——空间数据水印技术及空间数据隐写技术,研究空间数据隐写技术的实现方法,并对这两种技术的异同进行比较。     

Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合

对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。     

一种用于版权保护的混合域数字图像水印算法

提出一种用于版权保护的混合域数字图像水印算法。该算法具有以下特点:①根据宿主图像自身局部特性,实现基于图像内容的自适应块分割;②充分利用人眼视觉感知特性,实现嵌入位置的自适应确定及水印信息的自适应嵌入;③数字水印的提取不需要原始载体图像。实验结果表明该混合域自适应图像水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种准确定位篡改的遥感图像盲脆弱水印算法

针对现有块级脆弱水印方案的虚警问题,该文提出了一种准确定位篡改的遥感图像盲脆弱水印算法。首先将图像分解为不重叠的2×2块序列,接着利用逻辑映射和块自身信息进行多重异或操作,生成8位脆弱水印,最后在每个块内进行2位LSB替换,实现脆弱水印的嵌入。另外,还提出了一种虚警优化策略,可以有效减少虚警,提升定位准确度。实验结果表明,所提算法具有较好的图像视觉质量,可同时适用于8位和16位的单波段和多波段遥感图像。当面对复制粘贴,内容消除,添加虚假版权以及剪切攻击时,可实现较好的定位效果,尤其在应用于16位遥感图像上时,定位准确度可达到99%以上,优于其他算法。该文所提算法可为互联网云环境下遥感图像的安全保护提供技术保障。     

空间感知残差网络的遥感图像超分辨率重建

为了提升遥感图像超分辨率重建算法纹理细节信息还原能力,该文提出了一种基于特征空间感知损失深度残差网络的遥感图像超分辨率重建算法。该算法增加了深度残差网络中的残差块数量,在网络末端采用了亚像素卷积的方法,并在损失函数中增加了特征空间感知损失。在UCMerced_LandUse数据集上进行了训练,并在UCMerced_LandUse数据集和Draper Satellite Image Chronology数据集上进行了测试。测试结果证实了该算法与其他算法相比在峰值信噪比和结构相似性指数上均有一定的提高,证实了该算法较好的超分辨率重建效果与还原遥感图像纹理细节信息的能力。     

基于灰度图像的矢量地理空间数据水印算法

根据灰度图像信息量大、可视化效果好等特点,提出一种基于灰度图像水印的空间域矢量地理空间数据水印算法,即先将灰度图像水印信息按一定法则进行处理,再将处理后的水印信息嵌入到空间域矢量地理空间数据中,最后对嵌入水印信息的矢量地理空间数据进行检测。文中还对矢量地理空间数据进行了攻击实验,分析表明,提取出的灰度图像水印具有较好的鲁棒性效果和一定的实用价值。     

彩色影像的遗传自适应增强

提出了一种彩色色形像自适应增强的算法，此算法充分利用了彩色影像饱和度和亮度所包含的信息，并利用遗传算法自适应地调整增强系数。对于不同的影像，本文算法均能使其对比度，目标边缘以及纹理特征得到增强。     

基于LSB的遥感图像安全传输模型

互联网在方便人们交流、共享信息的同时,也带来了极大的安全问题.信息隐藏是解决信息安全的一种有效手段,研究采用LSB法实现重要目标遥感图像信息的隐藏,实验证明该方法可以有效地解决网上图像传输出现的安全问题.     

彩色地图图像分色的研究及算法实现

研究了目前国内外现有的彩色地图图像分色算法 ,并在此基础上提出一种新的彩色地图图像自动分色算法。该算法直接利用彩色地图图像的颜色特点 ,并充分考虑图像的空间相关信息进行自动分色 ,最终可得到理想的分版图。     

基于非线性编码和lαβ变换的SAR图像伪彩色增强

设计了一种基于非线性编码和lαβ变换的SAR图像伪彩色增强算法。利用非线性编码建立SAR图像强度值与不同颜色之间的映射关系,得到SAR伪彩色图像;通过lαβ变换分离出伪彩色图像的颜色信息和SAR灰度图像的亮度信息;再将亮度信息和颜色信息通过lαβ逆变换生成SAR伪彩色增强图像。实验结果表明,利用该算法处理得到的SAR伪彩色增强图像与相应的灰度图像相比,具有更加丰富的信息,灰度图像上不易分辨的一些地物的轮廓和细节在伪彩色图像上能够得到较好分辨。从而验证了该算法的有效性。     

基于共线原理的全景影像真彩色点云生成算法

常规激光点云数据通过将激光点云与彩色影像进行融合,将影像所富含的色彩信息赋给相应的激光点云、可形成一种"纹理丰富、颜色直观、位置准确"的真彩色点云成果,不同类型相机拍摄得到的影像对激光点云赋彩色的原理和过程均不相同。文中基于移动测量系统及360°全景影像的测绘高新技术,研究全景相机拍摄的影像与激光点云的匹配、融合,提出一种基于共线原理的由全景影像给激光点云赋彩色的算法。算法充分利用全景影像360°可视以及激光点云位置精确的特点,经实验验证算法推导正确,生成的真彩色点云色彩纹理细致,空间位置准确。     

彩色扫描地形图的自动分色与处理

提出了一种基于颜色特征的地形图要素自动分层的方法，并针对地形图上的图形要素特征，提出了对等高线分版图进行后处理的算法，分析和讨论了该方法和算法的实验效果及效率。     

DCT Based Pansharpening of Satellite Images Using Adaptive Linear Model

Remote sensing offers a wide variety of image data with different characteristics in terms of spatial and spectral resolutions. For optical sensor systems, imaging systems have a trade-off between high spatial and high spectral resolution, and no single system offers both. Hence, in the remote sensing application, an image with ‘greater quality’ often means higher spatial and higher spectral resolution. It is, therefore, necessary and very useful to merge images with higher spectral information and higher spatial information. Pansharpening combines spatial information from the high-resolution panchromatic image and color information from multispectral bands to create a high-resolution color image. Here we propose Discrete Cosine Transform (DCT) based pansharpening algorithm using Adaptive Linear model which preserves spectral information from Multispectral image and retains spatial resolution of Panchromatic image.