【摘 要】
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随着云计算技术和大数据处理技术的兴起,遥感影像利用云环境资源进行存储及计算成为一种趋势,越来越多的用户选择将待处理的数据上传给云服务器进行分析、处理,然而存储在云服务器中的数据往往面临被泄露的风险。鉴于这种问题,遥感影像数据在外包至云环境之前需要进行加密处理。然而加密操作扰乱数据原始分布状态,直接影响数据的正常处理,对给用户提供的相关服务产生影响,其中最为典型的是遥感影像检索服务。传统的基于内容的
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随着云计算技术和大数据处理技术的兴起,遥感影像利用云环境资源进行存储及计算成为一种趋势,越来越多的用户选择将待处理的数据上传给云服务器进行分析、处理,然而存储在云服务器中的数据往往面临被泄露的风险。鉴于这种问题,遥感影像数据在外包至云环境之前需要进行加密处理。然而加密操作扰乱数据原始分布状态,直接影响数据的正常处理,对给用户提供的相关服务产生影响,其中最为典型的是遥感影像检索服务。传统的基于内容的图像检索（CBIR）是根据图像数据之间的相似性来实现对图像的检索,但是加密操作导致特征之间距离发生变化,导致CBIR不能直接应用于云环境下密文遥感影像检索。在此环境下,与遥感影像安全检索相关的研究逐渐兴起。由于遥感影像地物信息丰富,背景复杂,其特征数量庞大,现阶段遥感影像安全检索方法普遍存在检索准确性、检索效率、特征数据安全性三者之间不能相互权衡的问题,无法满足对海量遥感影像检索的高效、高精度、高安全性的应用需求。本文围绕云环境下遥感影像检索的安全性、准确性和实时性等前沿性问题,对遥感影像检索技术中的影像内容高语义层次表达技术和加密技术进行深入研究,提出了云环境下遥感影像安全检索算法,在兼顾检索安全性的同时,对遥感影像内容进行更高语义层次的表达,进一步提高检索精度和效率。本文的主要贡献如下:（1）遥感影像数据冗余程度高,数据之间的相关性较强,传统加密方法直接应用于影像特征加密,则安全性不高。针对遥感影像存在大量冗余信息的问题,本文研究遥感影像的特征筛选方法。考虑同类图像和异类图像特征之间的关系,提出基于卡方检验（CHI）特征选择方法,自适应的对遥感影像视觉特征进行选择,降低遥感影像数据的冗余,为遥感影像的高效、高精度检索提供支撑。并通过实验验证了该方法的有效性。（2）针对遥感影像的背景复杂、地物信息丰富等问题,研究遥感影像较高层语义的安全表达方法,提出一种基于词典优化的遥感影像安全检索方法实现遥感影像高效、高精度检索。对基于视觉词袋模型（BOVW）等特征编码方法进行研究,结合马尔可夫强化学习模型学习视觉码本之间的关联性,实现对遥感影像较高层语义的表达以提高检索准确度;采用汉明嵌入、min-hash算法,构建遥感影像安全索引,保证遥感影像的安全、高效、高精度检索。通过理论分析和实验验证,证明了该方法的有效性和可行性。本研究所提出的方法实现了云环境下对遥感影像进行高效、高精度、高安全检索,保证在开放云计算平台下遥感影像的高效安全使用。
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