融合波段感知特征的多光谱遥感影像认证方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种融合波段感知特征的多光谱遥感影像认证方法及系统，首先，采用隐形格网划分将多光谱影像的各个波段划分成不同的区域；然后，基于DWT对相同地理位置的格网单元进行分解，分别采用不同的融合规则对小波变换后的低频、中频和高频分量进行融合；接着，采用Canny算子与SVD提取融合结果的感知特征，并通过Hash函数对提取的感知特征进行归一化，最终生成多光谱影像的感知哈希序列；最后通过比较多光谱影像感知哈希序列之间是否发生变化来实现多光谱影像的认证过程。本发明专利技术实现多光谱遥感影像基于内容的认证，并对不改变多光谱内容的操作保持鲁棒性，满足认证算法摘要性的需求，为多光谱影像的有效利用提供有力安全保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种多光谱遥感影像感知认证方法及系统，属于地理信息安全认证

技术介绍
相对于高分辨率影像，多光谱遥感影像能够提供更多的地表环境、资源等对地观测信息，在国土、测绘等行业获得广泛应用。但是，多光谱影像使用、存储、传输过程中，很容易遭到有意或者无意的攻击，如果其完整性受到质疑，将影响其使用价值。传统的密码学认证技术对数据的变化过于敏感，不能满足多光谱遥感影像的认证需求。感知哈希能够将具有相同感知内容的多媒体内容唯一地映射为一段数字摘要，因此能够实现数据基于感知内容的认证。近些年，针对不同多媒体数据的感知哈希算法相继被提出。文振焜等人(融合时空域变化信息的视频感知哈希算法研究[J].电子学报,2014,(6):1163-1167.)提出一种新的视频感知哈希算法，融合了视觉感知及时空域特征，具有较好的鲁棒性与区分性。Sun Rui等人(Secure and robust image hashing via compressive sensing[J].Multimedia Tools and Applications,2014,70:1651-1665.)提出一种基于压缩感知和傅立叶-梅林变换的感知哈希算法，有效压缩了图像的特征信息。丁凯孟等人(用于多光谱影像完整性认证的感知哈希算法[J].光学精密工程,23(10z):676-683.)提出一种综合多光谱影像各波段内容特征的感知哈希算法，分别提取各个波段的感知内容生成感知哈希序列，但该算法未能有效发掘波段之间的相关性，在摘要性、认证精度等方面存在较大不足。多光谱影像的不同波段有着明确的物理意义，反映不同的地物信息。因此多光谱影像的感知哈希算法需要顾及多光谱影像的波段特性。感知哈希算法在满足多光谱影像内容认证的同时，认证信息占用的空间应尽可能少，也就是满足摘要性。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于：针对多光谱遥感影像具有较多波段、不同波段反映不同地物信息等特点，为了进一步提取特征，从波段特征融合的角度出发，提出一种基于波段信息融合的多光谱遥感影像感知哈希认证方法及系统。为了解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案为：本专利技术提出一种融合波段感知特征的多光谱遥感影像认证方法，包括：步骤(1)、对多光谱遥感影像的各个波段进行隐形格网划分，将各个波段划分成大小相等且互不重叠的格网单元；步骤(2)、基于小波变换对相同地理位置的格网单元进行分解，采用不同的融合规则分别对小波变换后的低频分量、中频分量和高频分量进行融合；各分量分别融合之后，再进行小波逆变换，得到最终的融合结果；步骤(3)、采用Canny算子提取融合结果的边缘特征，并通过奇异值分解提取前K个奇异值作为感知特征，进而生成多光谱遥感影像的感知哈希序列；步骤(4)、通过比较待认证多光谱遥感影像和原始多光谱遥感影像的感知哈希序列之间是否发生变化来实现多光谱影像的认证过程，如果感知哈希序列发生变化，说明待认证多光谱遥感影像的内容受到了篡改。进一步，本专利技术的多光谱遥感影像认证方法，上述步骤(2)采用不同的融合规则分别对小波变换后的低频分量、中频分量和高频分量进行融合，具体为：A、中频分量的融合规则：将中频分量融合的结果分别记为FHLwh，FLHwh，FHHwh，则水平中频分量融合结果的每一个像素FHLwh(i,j)表示如下： FHL w h ( i , j ) = m a x { FHL w h 1 ( i , j ) , FHL w h 2 ( i , j ) , ... FHL w h 7 ( i , j )本文档来自技高网...

【技术保护点】
融合波段感知特征的多光谱遥感影像认证方法，其特征在于，包括：步骤(1)、对多光谱遥感影像的各个波段进行隐形格网划分，将各个波段划分成大小相等且互不重叠的格网单元；步骤(2)、基于小波变换对相同地理位置的格网单元进行分解，采用不同的融合规则分别对小波变换后的低频分量、中频分量和高频分量进行融合；各分量分别融合之后，再进行小波逆变换，得到最终的融合结果；步骤(3)、采用Canny算子提取融合结果的边缘特征，并通过奇异值分解提取前K个奇异值作为感知特征，进而生成多光谱遥感影像的感知哈希序列；步骤(4)、通过比较待认证多光谱遥感影像和原始多光谱遥感影像的感知哈希序列之间是否发生变化来实现多光谱影像的认证过程，如果感知哈希序列发生变化，说明待认证多光谱遥感影像的内容受到了篡改。

【技术特征摘要】
1.融合波段感知特征的多光谱遥感影像认证方法，其特征在于，包括：步骤(1)、对多光谱遥感影像的各个波段进行隐形格网划分，将各个波段划分成大小相等且互不重叠的格网单元；步骤(2)、基于小波变换对相同地理位置的格网单元进行分解，采用不同的融合规则分别对小波变换后的低频分量、中频分量和高频分量进行融合；各分量分别融合之后，再进行小波逆变换，得到最终的融合结果；步骤(3)、采用Canny算子提取融合结果的边缘特征，并通过奇异值分解提取前K个奇异值作为感知特征，进而生成多光谱遥感影像的感知哈希序列；步骤(4)、通过比较待认证多光谱遥感影像和原始多光谱遥感影像的感知哈希序列之间是否发生变化来实现多光谱影像的认证过程，如果感知哈希序列发生变化，说明待认证多光谱遥感影像的内容受到了篡改。2.根据权利要求1所述的融合波段感知特征的多光谱遥感影像认证方法，其特征在于，步骤(2)采用不同的融合规则分别对小波变换后的低频分量、中频分量和高频分量进行融合，具体为：A、中频分量的融合规则：将中频分量融合的结果分别记为FHLwh，FLH...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁凯孟，苏守宝，
申请(专利权)人：金陵科技学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32