一种遥感图像的安全外包去噪方法技术

本发明专利技术涉及一种遥感图像的安全外包去噪方法，所述去噪方法包括以下流程：遥感图像拆分处理；遥感图像随机排列；遥感图像Johnson–Lindenstrauss转换；遥感图像Paillier加密；遥感图像非局部去噪；遥感图像Paillier解密；遥感图像恢复排列；遥感图像合并处理。其优点在于，将在本地拆分并加密后的遥感图像放在云端进行图像去噪处理；不出现信息泄漏问题；只需在本地进行解密和合并后就可以得到该遥感图像完成去噪后的图像；可以提高原图像的PSNR的值。

A security outsourcing denoising method for remote sensing images

The invention relates to a denoising method of remote sensing image security outsourcing, the denoising method comprises the following processes: remote sensing image resolution remote sensing image processing; random arrangement; remote sensing image Johnson - Lindenstrauss conversion; Paillier remote sensing image encryption; non local denoising of remote sensing image; remote sensing image Paillier decryption; remote sensing image restoration arrangement; remote sensing image combined treatment. The utility model has the advantages of remote sensing image in the local split and encrypted in the cloud image denoising; not leak information; only decrypt and merge in the local can get the complete remote sensing image denoising image; the original image can improve the value of PSNR.

【技术实现步骤摘要】
一种遥感图像的安全外包去噪方法
本专利技术涉及图像去噪
，具体地说，是一种遥感图像的安全外包去噪方法。
技术介绍
遥感图像在获取和传输过程中，受各种噪声影响，使图像的边缘纹理等细节丢失，线条迷糊，从而导致图像的质量降低，增大了遥感图像的分析与处理难度。为获取清晰的、高质量的遥感图像必须对其进行去噪或降噪的预处理。随着空天地立体化遥感技术的发展，遥感图像数据呈爆炸式增长，传统的基于单机模式的遥感图像处理暴露出许多问题，如处理速度慢、并发性能差等。因而传统遥感图像处理模式已经逐渐无法满足用户海量高精度遥感图像处理的需求，所以迫切需要寻求一种新的高效的遥感图像处理模式与处理方法。云计算就是一种新的计算模式，它是一个典型的分布式、并行计算模型，该模型能够大大缩短计算任务的执行时间。随着遥感图像处理速度要求不断地提高，遥感图像处理越来越多地适合在分布式并行计算的云计算平台上进行。由于云平台本身的开放性特点，为遥感图像的安全带来新威胁，无法保证海洋遥感影像的安全性。因此，为了保护数据的安全性，很有必要对于敏感数据进行加密。中国专利技术专利CN201510220372.X，公开日为2016.本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种遥感图像的安全外包去噪方法，其特征在于，所述的安全外包去噪方法包括以下流程：S1：遥感图像拆分处理；S2：遥感图像随机排列；S3：遥感图像Johnson–Lindenstrauss转换；S4：遥感图像Paillier加密；S5：遥感图像去噪；S6：遥感图像Paillier解密；S7：遥感图像恢复排列；S8：遥感图像合并处理。其中，所述的步骤S5中的遥感图像去噪为遥感图像非局部去噪，所述的步骤S1‑S4、S6‑S8在本地客户端进行，所述的步骤S5在云端进行。

【技术特征摘要】
1.一种遥感图像的安全外包去噪方法，其特征在于，所述的安全外包去噪方法包括以下流程：S1：遥感图像拆分处理；S2：遥感图像随机排列；S3：遥感图像Johnson–Lindenstrauss转换；S4：遥感图像Paillier加密；S5：遥感图像去噪；S6：遥感图像Paillier解密；S7：遥感图像恢复排列；S8：遥感图像合并处理。其中，所述的步骤S5中的遥感图像去噪为遥感图像非局部去噪，所述的步骤S1-S4、S6-S8在本地客户端进行，所述的步骤S5在云端进行。2.根据权利要求1所述的安全外包去噪方法，其特征在于，所述的步骤S1遥感图像拆分处理中，其步骤为：读取遥感图像，设遥感图像的长为im_h，宽为im_w，波段数为im_band_number，按照波段将遥感图像拆分为im_band_number个图像，分别读取各个波段的16位深的灰度值。3.根据权利要求1所述的安全外包去噪方法，其特征在于，所述的步骤S2遥感图像随机排列中，选取一个波段的遥感图像，对其进行随机排列，其步骤如下：S21：生成一个长度为im_h×im_w的随机数序列，并记录其索引顺序为索引顺序A1；S22：将这个随机数序列按照从小到大的顺序进行排列，并记录其索引顺序为索引顺序A2；S23：根据索引顺序A1和索引顺序A2，得到图像置换数列和图像恢复数列；S24：对图像进行置换，其具体过程如下，S241：利用S23的图像进行随机排列的数列对遥感图像进行块置换；S242：图像的16位深灰度值数组为im_array，获取以im_array[m,n]为中心的d×d大小的矩阵块，并将矩阵块转化为一行；S243：将数组im_array中的所有点重复步骤S242，最终获得一个新数组；S244：利用图像置换数列对S243中的新数组进行行置换，再次得到新数组；S245：对S244中的新数组，即完成行置换的数组，进行变维操作，得到一个三维数组im_block_permutation_array，该数组的长为im_h，宽为im_w，高为d2；S25：利用图像置换数列对遥感图像进行像素置换，得到一个二维数组im_pixel_permutation_array，该数组的长为im_h，宽为im_w。4.根据权利要求1所述的安全外包去噪方法，其特征在于，所述的步骤S3遥感图像Johnson–Lindenstrauss转换中，对完成块置换的结果进行Johnson–Lindenstrauss转换，即将每一个1×d2的向量压缩成一个1×k的向量，得到一个三维数组im_JL_array，该数组的长为im_h，宽为im_w，高为k，其步骤如下：S31：随机生成一个服从平均值为0，方差为1/k的高斯分布的d2×k的矩阵P；S32：使用三维数组im_block_permutation_array，利用数组中的[m,n,0]、[m,n,1]、……、[m,n,d2-2]、[m,n,d2-1]，组成一个行矩阵α；S33：随机生成一个服从平均值为0，方差为ζ的高斯分布的1×k的矩阵Δ；S34：计算αP得到矩阵Y；S35：计算Y+Δ得到α′；S36：得到三维数组im_JL_array，即im_JL_array[m,n,0]＝α′[0,0]，im_JL_array[m,n,1]＝α′[0,1]，……，im_JL_array[m,n,k-2]＝α′[0,k-2]，im_JL_array[m,n,k-1]＝α′[0,k-1]。5.根据权利要求1所述的安全外包去噪方法，其特征在于，所述的步骤S4遥感图像Paillier加密中，对二维数组im_pixel_permutation_array进行paillier加密，得到一个二维数组im_paillier_array，该数组的长为im_h，宽为im_w，其具体步骤如下：S41：选取两个随机素数p、q，并根据计算公式N＝pq，得出N的值；S42：计算出paillier加密参数λ和g，得到paillier加密的公钥是(N,g)，私钥是λ；S43：计算gm的值，m∈[0,65535]，并把所有结果保存在第一个表；S44：随机生成65536个随机数r，计算(gN)r的值，并把所有结果保存在第二个表；S45：...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄冬梅，魏立斐，戴亮，宋巍，石少华，王丽琳，吴国健，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31