在遙感領(lǐng)域,衛(wèi)星拍攝得到的多光譜圖像和全色圖像均無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用需求,因此需要通過(guò)圖像融合來(lái)獲得空間分辨率和光譜分辨率都很高的圖像,從而更加準(zhǔn)確地識(shí)別和定位圖像中的地面物體.由于圖像融合算法對(duì)計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間要求較高,借助公有云平臺(tái)(如阿里云)進(jìn)行圖像融合已經(jīng)成為一種趨勢(shì).然而,現(xiàn)有圖像融合算法均無(wú)法保護(hù)圖像隱私,即無(wú)法避免云平臺(tái)服務(wù)商或者網(wǎng)絡(luò)竊聽者獲取圖像信息.本文提出了一種支持隱私保護(hù)的遙感圖像融合算法Secure Fusion.該算法首先對(duì)原始多光譜圖像和全色圖像進(jìn)行加密,然后對(duì)加密圖像采用主成分分析法進(jìn)行融合,得到加密的融合圖像,最后對(duì)加密的融合圖像進(jìn)行解密恢復(fù)出真正的融合圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與已有算法相比,本文提出的隱私保護(hù)算法可以得到同等質(zhì)量的融合圖像,算法總體執(zhí)行時(shí)間的增量均值約為25.9%.據(jù)我們所知,本文首次提出了針對(duì)遙感圖像融合的隱私保護(hù)算法.

【文章頁(yè)數(shù)】：16 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
    2.1 圖像融合方法
    2.2 圖像加密技術(shù)
3 問(wèn)題定義與描述
    3.1 系統(tǒng)模型
    3.2 威脅模型
    3.3 設(shè)計(jì)目標(biāo)
4 支持隱私保護(hù)的遙感圖像融合算法
    4.1 加密原始圖像
    4.2 加密圖像的融合
    4.3 解密融合圖像
5 性能評(píng)價(jià)與安全性分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
    5.2 圖像融合效果分析
    5.3 圖像融合算法效率分析
    5.4 隱私保護(hù)與安全性分析
        5.4.1 算法應(yīng)對(duì)統(tǒng)計(jì)分析的能力
        5.4.2 算法應(yīng)對(duì)主動(dòng)攻擊的能力
6 結(jié)論



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