融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法及系統，首先，采用隱形格網劃分將多光譜影像的各個波段劃分成不同的區域；然后，基于DWT對相同地理位置的格網單元進行分解，分別采用不同的融合規則對小波變換后的低頻、中頻和高頻分量進行融合；接著，采用Canny算子與SVD提取融合結果的感知特征，并通過Hash函數對提取的感知特征進行歸一化，最終生成多光譜影像的感知哈希序列；最后通過比較多光譜影像感知哈希序列之間是否發生變化來實現多光譜影像的認證過程。本發明實現多光譜遙感影像基于內容的認證，并對不改變多光譜內容的操作保持魯棒性，滿足認證算法摘要性的需求，為多光譜影像的有效利用提供有力安全保障。
【專利說明】
融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法及系統
技術領域
[0001 ]本發明涉及一種多光譜遙感影像感知認證方法及系統，屬于地理信息安全認證技 術領域。
【背景技術】
[0002] 相對于高分辨率影像，多光譜遙感影像能夠提供更多的地表環境、資源等對地觀 測信息，在國土、測繪等行業獲得廣泛應用。但是，多光譜影像使用、存儲、傳輸過程中，很容 易遭到有意或者無意的攻擊，如果其完整性受到質疑，將影響其使用價值。傳統的密碼學認 證技術對數據的變化過于敏感，不能滿足多光譜遙感影像的認證需求。感知哈希能夠將具 有相同感知內容的多媒體內容唯一地映射為一段數字摘要，因此能夠實現數據基于感知內 容的認證。
[0003] 近些年，針對不同多媒體數據的感知哈希算法相繼被提出。文振焜等人(融合時空 域變化信息的視頻感知哈希算法研究[J].電子學報，2014,（6) :1163-1167.)提出一種新的 視頻感知哈希算法，融合了視覺感知及時空域特征，具有較好的魯棒性與區分性。Sun Ru i 等人（Secure and robust image hashing via compressive sensing[J] .Multimedia Tools and Applications，2014,70:1651-1665.)提出一種基于壓縮感知和傅立葉-梅林變 換的感知哈希算法，有效壓縮了圖像的特征信息。丁凱孟等人(用于多光譜影像完整性認證 的感知哈希算法[J].光學精密工程，23(10z) :676-683.)提出一種綜合多光譜影像各波段 內容特征的感知哈希算法，分別提取各個波段的感知內容生成感知哈希序列，但該算法未 能有效發掘波段之間的相關性，在摘要性、認證精度等方面存在較大不足。
[0004] 多光譜影像的不同波段有著明確的物理意義，反映不同的地物信息。因此多光譜 影像的感知哈希算法需要顧及多光譜影像的波段特性。感知哈希算法在滿足多光譜影像內 容認證的同時，認證信息占用的空間應盡可能少，也就是滿足摘要性。
【發明內容】
[0005] 本發明所要解決的技術問題在于:針對多光譜遙感影像具有較多波段、不同波段 反映不同地物信息等特點，為了進一步提取特征，從波段特征融合的角度出發，提出一種基 于波段信息融合的多光譜遙感影像感知哈希認證方法及系統。
[0006] 為了解決上述技術問題，本發明所采取的技術方案為： 本發明提出一種融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，包括： 步驟(1)、對多光譜遙感影像的各個波段進行隱形格網劃分，將各個波段劃分成大小相 等且互不重疊的格網單元； 步驟(2)、基于小波變換對相同地理位置的格網單元進行分解，采用不同的融合規則分 別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和高頻分量進行融合;各分量分別融合之后，再進行 小波逆變換，得到最終的融合結果； 步驟(3)、采用Canny算子提取融合結果的邊緣特征，并通過奇異值分解提取前K個奇異 值作為感知特征，進而生成多光譜遙感影像的感知哈希序列； 步驟(4)、通過比較待認證多光譜遙感影像和原始多光譜遙感影像的感知哈希序列之 間是否發生變化來實現多光譜影像的認證過程，如果感知哈希序列發生變化，說明待認證 多光譜遙感影像的內容受到了篡改。
[0007]進一步，本發明的多光譜遙感影像認證方法，上述步驟(2)采用不同的融合規則分 別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和高頻分量進行融合，具體為： A、 中頻分量的融合規則： 將中頻分量融合的結果分別記為FHLwh，FLHwh，FHHwh，則水平中頻分量融合結果的每一 個像素FHLwh(i，j)表示如下：
其中，w與h表示格網在相應波段的位置，i、j分別對應像素的行和列； B、 低頻分量的融合規則： 采用自適應加權的方法對各個波段的低頻信息進行融合，并根據格網單元的信息熵決 定加權的系數;將低頻分量融合的結果分別記為FLLwh,那么低頻分量融合結果的每一個像 素FLL wh(i J)表示如下：
其中，k表示格網所在的波段，w與h表示格網在相應波段的位置，式/,表示格網單元的信 息熵，ak表示該低頻區域在融合過程中的加權系數； C、 高頻分量的融合規則:采用與低頻分量相同方式進行融合。
[0008]進一步，本發明的多光譜遙感影像認證方法，上述步驟(3)中采用Canny算子提取 融合結果的邊緣特征，并通過奇異值分解提取前K個奇異值作為感知特征，具體為： (a) 、通過雙線性插值將融合后的格網單元的分辨率變為64 X 64像素； (b) 、通過Canny算子提取格網單元的邊緣特征，并進行0-1序列化，得到邊緣特征矩陣； (c) 、對邊緣特征矩陣進行奇異值分解，提取前K個奇異值來地描述邊緣特征矩陣，K的 取值由算法魯棒性要求和矩陣大小而定。
[0009]進一步，本發明的多光譜遙感影像認證方法，上述步驟(3)中感知哈希序列生成具 體如下： 首先，采用密碼學Hash函數對提取的奇異值進行歸一化，取前32位作為該格網單元的 感知哈希序列； 然后，串聯所有格網單元的感知哈希序列，得到原始多光譜影像的感知哈希序列。 [00?0]進一步，本發明的多光譜遙感影像認證方法，上述串聯所有格網單元的感知哈希 序列，得到原始多光譜影像的感知哈希序列具體為： 串聯所有格網單元的單元感知哈希序列PH1P得到的結果通過安全散列算法SHA-I進 行壓縮，結果記為SH，與PHlj進行串聯，得到原始多光譜影像的感知哈希序列，記為PH，如下 式所示： PH=SH| |PHo,o| |PHo,i| I · · · I |PHw,h； 其中，"I I"表示哈希序列的串聯，表示未列出的格網單元的單元感知哈希序列 PHijo
[0011] 進一步，本發明的多光譜遙感影像認證方法，上述步驟(4)中是通過比較待認證遙 感影像與原始遙感影像的感知哈希序列之間的歸一化Hamming距離來實現認證。
[0012] 本發明還提出一種多光譜遙感影像認證系統，包括： 劃分單元，對多光譜遙感影像的各個波段進行隱形格網劃分，將各個波段劃分成大小 相等且互不重疊的格網單元； 分解融合單元，基于小波變換對相同地理位置的格網單元進行分解，采用不同的融合 規則分別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和尚頻分量進行融合;各分量分別融合之后， 再進行小波逆變換，得到最終的融合結果； 感知哈希序列生成單元，采用Canny算子提取融合結果的邊緣特征，并通過奇異值分解 提取前K個奇異值作為感知特征，進而生成多光譜遙感影像的感知哈希序列； 認證單元，通過比較待認證多光譜遙感影像和原始多光譜遙感影像的感知哈希序列之 間是否發生變化來實現多光譜影像的認證過程，如果感知哈希序列發生變化，說明待認證 多光譜遙感影像的內容受到了篡改。
[0013] 本發明采用以上技術方案，與現有技術相比具有以下技術效果： 本發明基于DWT對多光譜影像進行"突出邊緣特征"的波段融合，通過Canny算作提取融 合結果的邊緣特征，再經過SVD進行處理后生成多光譜影像的感知哈希序列，實現多光譜遙 感影像基于內容的認證，為多光譜影像的有效運用提供有力安全保障。
【附圖說明】
[0014] 圖1是本發明方法的感知哈希序列生成流程圖。
[0015] 圖2是測試的多光譜影像。
[0016] 圖3是多光譜影像的篡改實例。
【具體實施方式】
[0017] 下面結合附圖和實施例對本發明作進一步詳細描述。所述實施方式的示例在附圖 中示出，通過參考附圖描述的實施方式是示例性的，僅用于解釋本發明，而不能解釋為對本 發明的限制。
[0018] 本技術領域技術人員可以理解的是，除非另外定義，這里使用的所有術語(包括技 術術語和科學術語)具有與本發明所屬領域中的普通技術人員的一般理解相同的意義。還 應該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術語應該被理解為具有與現有技術的上下文中 的意義一致的意義，并且除非像這里一樣定義，不會用理想化或過于正式的含義來解釋。
[0019] 本發明通過離散小波（DWT)變換分別對波段的不同分量進行的融合，然后采用 Canny算子與SVD提取融合結果的感知特征，繼而生成多光譜影像的感知哈希序列。在認證 端，通過感知哈希序列之間的精確匹配實現多光譜影像基于內容的完整性認證。
[0020] 如圖2,本實施例選擇2006年的南京地區7波段Landsat TM影像為例進行測試，按 照本發明進行基于內容的完整性認證，給出本發明的一個實施例，進一步詳細說明本發明。 圖2中的(&)、卬）、（(：）、（(1)所示分別為該測試影像分解后的第1、第4、第5與第7波段，各波段 大小均為1536 X 1024像素。
[0021]如圖1所示，本發明的具體流程如下： 步驟一，多光譜影像預處理； 將原始多光譜影像的各個波段進行WXH的格網劃分，劃分之后的格網單元記為(?/ 其中，k表示格網所在的波段，w與h標識格網在相應波段的位置。格網劃分的粒度應當綜合 考慮計算效率、影像實際大小、篡改定位粒度等多方面因素。
[0022]影像的預處理是為了決定特征提取的方法:不同波段的物理意義不同，反映的是 不同類型的地物信息，各波段相同地理位置的內容信息量往往差別較大，所以，各個波段在 融合的過程中，不宜簡單地取平均值;而且，不同波段對不同類型的地物敏感，那么同一個 波段的不同區域包含的信息量也會有較大差別。因此，本發明將多光譜影像的各個波段劃 分成不同的區域，針對多光譜影像不同區域采用不同的特征提取方法。
[0023] 步驟二，面向特征提取的波段融合； 在步驟一的基礎上，基于離散小波變換DWT對相同地理位置的格網單元進行波段融合。
[0024] 中頻信息的融合規則:本發明基于極大值的選擇規則融合波段中頻信息，盡可能 地保留明顯的邊緣特征。中頻分量融合的結果分別記為FHUh，FLHwh，FHHwh，其中，w與h標識 格網在相應波段的位置。則水平中頻分量融合結果的每一個像素FHL wh(i，j)可如下表述：
低頻信息的融合規則:本發明采用自適應加權的方法對各個波段的低頻信息進行融 合，并根據格網單元的信息熵決定加權的系數。設lit,表示格網單元小波變換之后的低頻 區域，Si表示格網單元的信息熵，a k表示該低頻區域在融合過程中的加權系數，則ak可由公 式(2)計算得出：
低頻分量融合的結果分別記為FLLwh,那么低頻分量融合結果的每一個像素FLLwh(i，j) 可如下表述：
高頻信息的融合規則:本發明采用與低頻相同的"自適應加權"的方式進行融合，以降 低噪聲的影響。
[0025] 各分量分別融合之后，再進行小波逆變換，就得到最終的融合結果，記為Fljt3
[0026] 步驟三，波段融合結果的感知特征提取； 在步驟二的基礎上，通過Canny算子提取融合結果Flj的邊緣特征，并通過SVD分解后提 取前K個奇異值： (1)通過雙線性插值將融合后的格網單元Flj的分辨率變為64X64像素。此舉不僅為了 降低計算復雜度(提取邊緣特征消耗的計算時間遠大于雙線性插值），而且能夠去除部分噪 聲，增強算法魯棒性。
[0027] (2)通過Canny算子提取格網單元Fij的邊緣特征，并進行0-1序列化，得到的邊緣特 征矩陣記為MEij。
[0028] (3)為了消除感知哈希魯棒性與敏感性之間的矛盾，對ME1通行SVD分解(奇異值分 解），提取前K個奇異值來地描述邊緣特征矩陣(K的取值由算法魯棒性要求和矩陣大小而 定)。
[0029]步驟四，感知哈希序列生成； 在步驟三的基礎上，采用密碼學Hash函數對提取的K個奇異值進行壓縮，取壓縮結果的 前32位作為該格網單元的單元感知哈希，記為PHij，以減少最終感知哈希序列占用的存儲空 間。串聯所有格網單元的PH 1^得到的結果通過安全強度更高的SHA-I進行壓縮，結果記為 SH，與PH1^行串聯，得到原始多光譜影像的感知哈希序列，記為PH，如公式(4)所示。
步驟立，多亢諧影m的元塋?王認址迓桎； 在步驟四的基礎上，基于"精確匹配"的方法來比較待認證影像與原始影像的哈希序列 之間的差異來實現完整性認證，如果兩者不同，說明待認證影像的內容發生了較大的變化， 可以認為遭到了某種篡改;反之，說明待認證影像的內容沒有發生明顯變化。
[0031] 圖3所示為遭到篡改的部分影像波段，圖3中的(&)、卬）、（(3)、（(1)所示分別為第1、 第4、第5與第7波段，通過本發明的上述步驟對圖3所示的遙感影像局部發細微篡改進行有 效檢測。
[0032] 采用感知哈希序列未發生變化的格網單元所占百分比來描述算法魯棒性。格式轉 換和數字水印嵌入是典型的不改變多光譜影像內容的操作，因此以格式轉換和水印嵌入為 例進行魯棒性測試。原始影像為TIFF格式，將各波段轉為PNG格式;水印嵌入以最低有效位 (LSB)為例，表1為測試結果。
[0033]表1魯棒性測試結果
本方法的特點與技術優勢： (1)本方法只需要160位(20字節）的存儲空間就能夠完成多光譜影像基于感知內容的 認證(不考慮篡改定位的前提下）。
[0034] (2)本方法能對不改變多光譜影像內容的操作保持魯棒性，克服了傳統認證技術 針對遙感影像內容信息載體進行認證的不足。
[0035] (3)本方法的魯棒性可以通過設置SVD矩陣奇異值的選取個數來進行調節，具有較 強的靈活性。
[0036] (4)本發明所提出的方法是針對多光譜遙感影像的感知哈希認證方法，采用該方 法可以開發并實現基于感知哈希的多光譜遙感影像認證系統。
[0037] 一種多光譜遙感影像認證系統，包括： 劃分單元，對多光譜遙感影像的各個波段進行隱形格網劃分，將各個波段劃分成大小 相等且互不重疊的格網單元； 分解融合單元，基于小波變換對相同地理位置的格網單元進行分解，采用不同的融合 規則分別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和尚頻分量進行融合;各分量分別融合之后， 再進行小波逆變換，得到最終的融合結果； 感知哈希序列生成單元，采用Canny算子提取融合結果的邊緣特征，并通過奇異值分解 提取前K個奇異值作為感知特征，進而生成多光譜遙感影像的感知哈希序列； 認證單元，通過比較待認證多光譜遙感影像和原始多光譜遙感影像的感知哈希序列之 間是否發生變化來實現多光譜影像的認證過程，如果感知哈希序列發生變化，說明待認證 多光譜遙感影像的內容受到了篡改。
[0038]以上所述僅是本發明的部分實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應 視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，其特征在于，包括： 步驟（1)、對多光譜遙感影像的各個波段進行隱形格網劃分，將各個波段劃分成大小相 等且互不重疊的格網單元； 步驟(2)、基于小波變換對相同地理位置的格網單元進行分解，采用不同的融合規則分 別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和高頻分量進行融合;各分量分別融合之后，再進行 小波逆變換，得到最終的融合結果； 步驟(3)、采用Canny算子提取融合結果的邊緣特征，并通過奇異值分解提取前K個奇異 值作為感知特征，進而生成多光譜遙感影像的感知哈希序列； 步驟(4)、通過比較待認證多光譜遙感影像和原始多光譜遙感影像的感知哈希序列之 間是否發生變化來實現多光譜影像的認證過程，如果感知哈希序列發生變化，說明待認證 多光譜遙感影像的內容受到了篡改。2. 根據權利要求1所述的融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，其特征在于， 步驟(2)采用不同的融合規則分別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和高頻分量進行融 合，具體為： A、 中頻分量的融合規則： 將中頻分量融合的結果分別記為FHLwh，FLHwh，FHHwh，則水平中頻分量融合結果的每一 個像素 FHLwh(i，j)表示如下： FΗ W'i)=備X \FH [L 'i I 冊氏辦 j)".. FΗ & 其中，w與h表示格網在相應波段的位置，i、j分別對應像素的行和列； B、 低頻分量的融合規則： 采用自適應加權的方法對各個波段的低頻信息進行融合，并根據格網單元的信息熵決 定加權的系數;將低頻分量融合的結果分別記為FLLwh，那么低頻分量融合結果的每一個像 素 FLLwh(i，j)表示如下：其中，k表示格網所在的波段，w與h表示格網在相應波段的位置，表示格網單元的信 息熵，ak表示該低頻區域在融合過程中的加權系數； C、 高頻分量的融合規則:采用與低頻分量相同方式進行融合。3. 根據權利要求1所述的融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，其特征在于， 步驟(3)中采用Canny算子提取融合結果的邊緣特征，并通過奇異值分解提取前K個奇異值 作為感知特征，具體為： (a) 、通過雙線性插值將融合后的格網單元的分辨率變為64 X 64像素； (b) 、通過Canny算子提取格網單元的邊緣特征，并進行0-1序列化，得到邊緣特征矩陣； (c) 、對邊緣特征矩陣進行奇異值分解，提取前K個奇異值來地描述邊緣特征矩陣，K的 取值由算法魯棒性要求和矩陣大小而定。4. 根據權利要求1所述的融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，其特征在于： 步驟(3)中感知哈希序列生成具體如下： 首先，采用密碼學Hash函數對提取的奇異值進行歸一化，取前32位作為該格網單元的 感知哈希序列； 然后，串聯所有格網單元的感知哈希序列，得到原始多光譜影像的感知哈希序列。5. 根據權利要求4所述的融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，其特征在于： 所述串聯所有格網單元的感知哈希序列，得到原始多光譜影像的感知哈希序列具體為： 串聯所有格網單元的單元感知哈希序列PH&得到的結果通過安全散列算法SHA-1進行 壓縮，結果記為SH，與PH^進行串聯，得到原始多光譜影像的感知哈希序列，記為PH，如下式 所示： PH=SH| |ΡΗο,ο| |ΡΗο,ι| I · · · I |PHw,h； 其中，11表不哈希序列的串聯。6. 根據權利要求1所述的融合波段感知特征的多光譜遙感影像認證方法，其特征在于： 步驟（4)中是通過比較待認證遙感影像與原始遙感影像的感知哈希序列之間的歸一化 Hamming距離來實現認證。7. -種多光譜遙感影像認證系統，其特征在于，包括： 劃分單元，用于配置對多光譜遙感影像的各個波段進行隱形格網劃分，將各個波段劃 分成大小相等且互不重疊的格網單元； 分解融合單元，用于配置基于小波變換對相同地理位置的格網單元進行分解，采用不 同的融合規則分別對小波變換后的低頻分量、中頻分量和尚頻分量進行融合;各分量分別 融合之后，再進行小波逆變換，得到最終的融合結果； 感知哈希序列生成單元，用于配置采用Canny算子提取融合結果的邊緣特征，并通過奇 異值分解提取前K個奇異值作為感知特征，進而生成多光譜遙感影像的感知哈希序列； 認證單元，用于配置通過比較待認證多光譜遙感影像和原始多光譜遙感影像的感知哈 希序列之間是否發生變化來實現多光譜影像的認證過程，如果感知哈希序列發生變化，說 明待認證多光譜遙感影像的內容受到了篡改。
【文檔編號】G06T1/00GK106056525SQ201610352409
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月25日
【發明人】丁凱孟, 蘇守寶
【申請人】金陵科技學院