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数据加密是信息科学中一个重要问题 ,它对于知识产权的保护、防止机密数据外流及情报的安全传递都有很重要的现实意义。文中提出一种利用图像携带加密数据的技术 ,将需要加密的数据隐藏到一幅图像文件中 ,而对宿主文件的效果影响甚微 ,并采用两种数据筛方法 ,即利用图像特征数据筛保持携密图像的带密位仍具有原始图像的特征 ,利用随机数筛消除加密数据的特征 ,从而有效地防止这类图像被识别与解密 ,为私有信息的存储与传递提供安全保障。 相似文献
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目标探测是高光谱图像的重要应用之一.目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的.在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足.本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法.该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征.针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离.使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果. 相似文献
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基于双置乱的图像加密算法 总被引：2，自引：2，他引：0
对图像进行置乱操作是实现图像加密的一种有效手段,它的加密效果依赖于所选择的置乱矩阵。文中讨论了混沌序列的特性,利用混沌序列对初值条件的敏感性生成位置置乱矩阵和灰度置乱矩阵,二者结合完成图像信息的加密。实验证明,所提算法是高效的、安全的。 相似文献
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一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法 总被引：20，自引：2，他引：18
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率. 相似文献
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高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类 总被引：3，自引：0，他引：3
文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度. 相似文献
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不使用双线性对的无证书认证协议 总被引：3，自引：0，他引：3
基于离散对数问题,提出了一种不使用双线性对的无证书签密方案。利用该签密方案,提出了一种高效的、不使用双线性对的无证书认证协议,并在CK模型下提供安全性证明。分析表明,该协议具有双向实体认证、完美的向前保密性等安全属性,满足了认证的安全需求。此外,该认证协议仅需进行1次对称加密、3次指数运算和1轮通信即可完成,通信开销小,计算量较低。 相似文献
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提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。 相似文献
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线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。 相似文献