地理空间情报中遥感影像隐藏技术

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2024年3月11日发(作者：)

第２８卷第９期　

文章编号：１００６—９３４８（２０１１）０９—０２６０—０４　

计算机仿真　２０１１年９月　

地理空间情报中遥感影像隐藏技术　

张　源　

（武警工程学院，陕西西安７１００８６）　

摘要：地理空间情报在情报分析与作战指挥中发挥了越来越重要的作用，能有效隐藏加密图像条件下保证地理情报中加密　

信息的安全性。针对能有效隐藏和有效准确还原情报及图像安全问题，并为了实现安全保护，提出了一种遥感影像中机密　

信息隐藏算法，算法基于遥感影像融合且能够进行遥感影像中机密信息不同程度的隐藏，有效地提高了信息的安全性。实　

验结果表明，算法具有较强的隐藏性，为地理空间情报分析提供了科学参考。　

关键词：地理空间情报；图片压缩；信息隐藏；信息还原　

中图分类号：ＴＰ３１９．２；ＴＰ３９１．４　文献标识码：Ａ　

Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　Ｈｉｄｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｉｍａｇｅ　ｉｎ　ＧｅｏＩＮＴ　

　‘

ＺＨＡＮＧ　Ｙｕａｎ　

（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｐｅｏｐｌｅ’Ｓ　Ａｒｍｅｄ　Ｐｏｌｉｃｅ　Ｆｏｒｃｅ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，Ｓｈａｎｘｉ　Ｘｉ’ａｎ　７１００８６，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ａｎａｌｙｓｅｓ　ａｎｄ　ｃｏｍｍａｎｄ　ｏｆ　ｗａｒｓ，ＧｅｏＩＮＴ　ｗｈｉｃｈ　ｃｏｎｔａｉｎｓ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　ｇｅｏ—　

ｇｒａｐｈｉｃａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｔａｋｅｓ　ａ　ｍｏｒｅ　ａｎｄ　ｍｏｒｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｐｌａｃｅ．Ｈｏｗ　ｔｏ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｈｉｄｅ　ｉｔ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｅｎ—　

ｃｒｙｐｔｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｔｏ　ｅｎｓｕｒｅ　ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｌｅｖｅｌ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｆｏｃｕｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ａｌｇａ　ｏｆ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｉｎ　ｏｒ－　

ｄｅｒ　ｔｏ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｓｅｃｒｅｔ　ｉｆｏｒｎｍａｔｉｏｎ　ｈｉｄｉｎｇ　ｉｎ　ｒｅｍｏｔｅ　

ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｍａｇｅｓ　ｂａｓｅｄ　Ｏｉｌ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ａｕｔｈｏｒｉｔｉｅｓ，ａｎｄ　ｉｔ　ｉｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｍａｇｅｓ　ｆｕｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｃａｎ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｈｉｄｄｉｎｇ　

ｔｏ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｄｅｇｒｅｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｅｃｒｅｔｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ａｕｔｈｏｒｉｔｉｅｓ　ｏｆ　ｕｓｅｒｓ．Ｉｔ　ｃａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　

ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｏｆ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｈａｓ　ｓｔｒｏｎｇ　ｈｉｄｄｅｎ　ａｂｉｌｉｔｙ．　

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＧｅｏｌＮＴ；ＪＰＥＧ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ；Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｈｉｄｄｉｎｇ；Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　

１　引言　

地理空间情报（Ｇｅｏｓｐａｔｉｌａ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＧｅｏＩＮＴ）就是开发　

攻击者哪些是重要的加密遥感图像，容易引起攻击者的重点　

攻击，所以如伺在有效隐藏加密图像条件下保证地理情报中　

加密体制的安全强度也是图像安全领域中的重点研究方向。　

因此本文提出了一种遥感影像中机密信息隐藏算法，该　

算法基于遥感影像融合且能够进行遥感影像中机密信息不　

同程度的隐藏，而且能够准确的还原信息，有效的提高了信　

息的安全性。实验结果表明，该算法具有较强的透明性和隐　

藏性。　

利用与分析图像和地理空间信息，从而描述、评估和视觉描　

绘地球上的自然要素和与地理相关的活动。　

随着情报工作越来越复杂，利用地理空间情报来传输信　

息也越来越广泛。由于地理空间情报遥感影像中有时存在　

某些机密信息不能让非授权用户看到，必须在遥感影像中隐　

藏这些信息，所以在传输过程中必须对机密信息进行隐藏加　

密。由于一些传统加密处理技术应用于遥感图像信息的安　

全处理具有部分局限性：　

２影像融合的信息隐藏分析　

该算法利用奇异值分解算法，不同程度地隐藏遥感影像　

中的机密信息，而且对隐藏了机密信息的伪融合影像的各种　

应用没有任何影响。　

２．１影像和信息结合　

１）由于遥感图像数据一般为海量数据，所以如何对超大　

数据量的遥感图像信息进行有效快速，准确地加解密仍是一　

个研究难点；　

２）一般对遥感图像信息加密是信息的核心“内容”，即　

把有意义信息加密为伪随机的乱码，但它存在着一个较明显　

的缺陷，即它破坏了遥感图像的“可阅读性”，进而明确提示　

基金项目：陕西省自然科学基金（２００７Ｆ５０）　

算法将影像融合和信息隐藏技术相结合。对于不同程　

度的机密信息隐藏，采用不同的算法思路。　

２．１．１隐藏机密信息　

完全隐藏机密信，在遥感影像中，对机密信息进行分解、　

分析和综合；对剩余的遥感影像进行像素值补值，制造抹去　

收稿日期：２０１０—０６—２９修回日期：２０１０－０９－０９　

—－－——

２６０・—－——　

机密信息的伪遥感影像，这样见到的影像就是抹去机密信息　

后的伪遥感影像，他们并不知道该影像中隐藏着机密信息。　

２．１．２部分隐藏机密信息　

理特征。　

２．２．３机密信息嵌入算法　

算法采用ＤＣＴ技术对彩色机密影像块ｗ的ＲＧＢ分量　

分别进行压缩比为２：１的压缩，然后将压缩得到的ＲＧＢ三　

部分隐藏机密信息，在影像融合和机密信息识别、分割、　

提取后，对提取出的机密信息进行高斯低通滤波，从而使机　

密信息变得模糊；然后再将模糊处理后的机密信息重新赋回　

分量综合，即得到压缩机密影像块ｗ　。机密信息和载体影　

像都是彩色影像，本文将彩色机密影像块ｗ　的ＲＧＢ三分量　

分别不可见地嵌人到伪融合影像Ｃ的ＲＧＢ三分量中。而对　

于ＲＧＢ中的每一分量的嵌入则采用奇异值分解算法。由于　

融合影像中，并在融合影像中模糊机密影像块和临近影像块　

的接合处进行像素值补值，从而实现周边纹理和地物地貌的　

自然过渡，达到只是让机密影像块变得模糊，而其周围地物　

仍相对清晰的效果，从而生成部分程度隐藏机密信息的伪影　

机密影像块数据量大，且为了不影响嵌入机密信息后的伪融　

合影像的各种应用，算法选择在伪融合影像中，补值影像块　

像。　

２．１．３不隐藏机密信息　

不隐藏机密信息，他们可以通过３种方式看到机密信　

息：　

１）直接将原始遥感影像给这些用户；　

２）从完全隐藏了机密信息的伪遥感影像中盲提取出机　

密信息，并恢复遥感影像原貌；　

３）从部分程度隐藏机密信息的伪遥感影像中盲提取出　

清晰的机密信息，并恢复遥感影像原貌。将遥感影像的授权　

使用信息隐藏技术与融合遥感影像的信息隐藏技术结合起　

来，即形成融合遥感影像的授权使用信息隐藏技术。　

２．２信息隐藏算法的具体实现技术　

本文以地理空间情报与遥感影像信息隐藏技术融合为　

例，融合遥感影像的信息隐藏技术如图１所示。　

图１遥感影像的信息隐藏技术　

２．２．１　机密信息分解分析与综合　

将融合遥感影像进行分层或者分类（如分为点、线、面３　

层或分为建筑物、河流、绿地等各类），然后根据要隐藏的机　

密信息的空间性质和光谱特性，在相应的层或者地物类别中　

分析出机密信息。无论机密信息是什么形状的地物，均可用　

其最小外接矩形来选定、分割和提取，称分割出来的包含机　

密地物的矩形影像块为机密影像块。　

２．２．２像素值补值和伪融合影像生成　

像素值补值的最终目的是恢复没有机密地物时的原始　

地貌。因此像素值补值的效果对机密信息隐藏的鲁棒性十　

分重要。在补值时，必须对遥感影像上机密影像块所在的周　

边地物类型，地物的边界以及纹理特征都进行仔细的分析，　

并以此为依据逼真地恢复没有机密地物时的原始地貌和纹　

的空间域上内嵌机密信号。ＳＶＤ方法的基本原理　是将机　

密影像块分量Ｗｍ　嵌入到伪融合影像分量Ｃｍ的奇异值　

中，ｍ＝Ｒ、Ｇ、Ｂ。　

１）首先对分量Ｃｍ作奇异值分解：　

Ｃｍ＝＞ＵＣ　ＳＣ　ＶＣＴ　（１）　

２）将ｗｍ　叠加到对角阵ＳＣ上，并对新矩阵Ｓｃ＋ａ　

Ｗｍ　进行奇异值分解，得到Ｕｍ、Ｓｍ、Ｖｍ，其中常数ａ＞０是嵌　

入机密信息的强度因子　

ＳＣ＋ａ　Ｗｍ　＝＞Ｕｍ　Ｓｍ　ＶｍＴ　（２）　

３）将矩阵ＵＣ、Ｓｍ和ＶＣＴ相乘，即可得到隐藏了机密信　

息的伪融合影像的ＲＧＢ三分量Ｃｍ　

Ｃｍ　＜＝ＵＣ　Ｓｍ　ＶＣＴ　（３）　

４）将Ｃｍ　三分量结合起来，得到隐藏了机密信息的伪　

融合影像Ｃ　。　

２．２．４融合遥感影像复原　

利用密钥信息，在隐藏机密信息的伪融合影像中，将像　

素值补值影像块用恢复的机密影像块来替换，即得到复原的　

融合遥感影像，如图１所示。　

２．３仿真研究　

本文采用某地区的ＳＰＯＴ影像（６００Ｘ５５５）和Ｌａｎｄｓａｔ７　

ＴＭ３４５波段组合影像作为测试影像进行影像融合实验。使　

用融合影像中的一块影像（３００ｘ３００）进行信息隐藏实验，并　

选择其中的四边形大型建筑作为待隐信息。完全隐藏和部　

分隐藏机密信息情况下生成的伪融合影像，内嵌机密信息后　

的伪融合影像以及提取出的机密影像块和复原的融合影像　

分别如图２（ａ）～（ｆ）和图３（ａ）一（ｅ）所示；内嵌机密信息伪　

融合影像的ＰＳＮＲ值分别为：ＰＳＮＲ＝５５．４４４７ｄＢ和ＰＳＮＲ＝　

５５．１２２９ｄＢ。　

从实验结果可看出，机密信号隐藏效果好。因此本文提　

出的信息隐藏技术具有不可见性好，信息隐藏效果好和嵌人　

数据量大的优点。对嵌入机密信息进行了一系列攻击实验　

以测试该算法的鲁棒性，其中图４是ＪＰＥＧ有损压缩攻击下　

提取机密信号的检测响应曲线图，可见该算法具有较好的抵　

抗ＪＰＥＧ压缩的特性。图５（ａ）到（ｈ）分别是将隐藏机密信息　

的伪遥感影像添加均值的高斯噪声，添加胡椒与盐噪声，放　

大２倍，缩小５０％，中心裁剪，中值滤波等攻击后提取出的机　

密影像块。图６为相应攻击实验下，机密信号检测响应值和　

一

２６１—　

像的各种应用均没有影响，是一个易于推向遥感影像实用机　

密信息隐藏算法。此外，本文算法也可推广到同一幅遥感影　

［５］　

王君，田玉敏，李春霞．一种改进的图像自适应信息隐藏算法　

［Ｊ］．计算机应用研究，２００５，５（２２）．　

［６］　

周瑞辉，荆继武．信息安全的新兴领域一信息隐藏［Ｊ］．计算　

机应用研究，２００１，７（１８）：２５－２８．　

ＮＴ一未来重点研究　

［７］　

宋国民，贾奋励．美国地理空间情报一ＧＥＯＩ

像中的多个机密信息的不同程度的隐藏。　

参考文献：　

『１］　王家耀．军事地理信息系统的现状与发展［Ｊ］．中国工程科　

学，２００２，４（１２）．　

方向［Ｊ］．测绘学院学报，２００２－６．３２—２４．　

［２］Ｙｖａｎ　Ｇ　Ｌｅｃｌｅｒｃ，Ｍａｒｔｉｎ　Ｒｅｄｄｙ，Ｌｅｅ　Ｉｖｅｒｓｏｎ　ａｎｄ　Ｎａｔ　Ｂｌｅｔｔｅｒ．Ｄｉｇ－　

ｉｔａｌ　Ｅａｒｔｈ：Ｂｕｉｌｄｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｎｅｗ　Ｗｏｒｌｄ［Ｊ］．ＳＲＩ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，ＵＳＡ，　

２００２－３．　

［３］王贤敏，关泽群，吴沉寒．基于遥感影像特征的自适应二维信　

息隐藏盲算法［Ｊ］．计算机工程与应用，２００４—４．　

［４］ＫＲＣａｓｔｌｅｍａｎ著，朱志刚，等译．数字图像处理［Ｍ］．北京：电　

目　［张生，讲源师（，１主９７要９一研）究，男领（作域汉者为族信简），号介河处南］　理虞与城过人程，硕控士制研。　究　

子工业出版社，２００２．３７０．　

（上接第２５９页）　

［６］Ｈ　Ｈａｓａｎ，Ｈ　Ｈａｒｏｎ，Ｓ　Ｚ　Ｈａｓｈｉｍ．Ｆｒｅｅｍａｎ　Ｃｈａｉｎ　Ｃｏｄｅ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　

一圈　

ｕｓｉｎｇ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｌａ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＤＥ）ａｎｄ　Ｐａｒｔｉｃｌｅ　Ｓｗａｒｍ　Ｏｐｔｉ　ｍｉ—　

ｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　Ｓｏｆｔ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ａｎｄ　

Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．２００９．７７—８１．　

［７］　彭铁根，吴惕华．基于边界链码的幅度谱图像识别研究［Ｊ］．计　

算机仿真，２００４，２１（８）：１４９－１５１．　

（ａ）可见光与红外　（ｂ）可见光与ｓＡＲ　

『８］　Ｍ　Ｃ　Ｍｏｒｒｏｎｅ，Ｒ　Ａ　Ｏｗｅｎｓ．Ｆｅａｔｕｒｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｌｏｃａｌ　ｅｎｅｒｇｙ　

『Ｊ］．Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，１９８７，６：３０３—３ｌ３．　

图９文献［４］算法配准结果　

［９］　吴昌柱，王庆，周兴社．基于相位一致性的兴趣点检测方法　

［Ｊ］．西北工业大学学报，２００６－４，２４（２）．　

仿真结果证明，本算法对于具有较多线性结构的异源图像可　

［１Ｏ］王建琦，邓雁萍，李介谷．一种改进的角点提取方法［Ｊ］．上　

以有效地配准，且配准精度高，能比较准确的估计旋转角度；　

海交通大学学报，２０００，３４（７）．　

同时因为是对二值的边缘图像进行处理，所以计算量小、实　

［１　１］　Ｖ　Ｇ　Ｒ　Ｃ　Ｃｈａｎｄｒａ　Ｓｈｅｋｈａｒ．Ｍｕｈｉｓｅｎｓｏｒ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｆｅａ。　

时ｌ生好。由于本文的粗配准参数的估计是在提取直线特征　

ｔｕｒｅ　ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ『Ｊ］．Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．１９９９，３２：３９—５２．　

［１２］Ｐ　Ｋｏｖｅｓｉ．Ｐｈａｓｅ　Ｃｏｎｇｒｕｅｎｃｙ　Ｄｅｔｅｃｔｓ　Ｃｏｒｎｅ￣ａｎｄ　Ｅｄｇｅｓ［Ｊ］．．ｎ　

的基础上进行的，因此，当待配准图像的直线特征不明显时，　

Ｐｒｏｃ．Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇ．Ｓｏｃ．Ｃｏｎｆ，２００３．３０９—３１８．　

本算法的配准精度会受到影响，如何改进算法、提高算法的　

［１３］　龚声蓉，赵万金，刘纯平．基于视差梯度约束的匹配点提纯算　

适用范围是下一步研究工作的重点。　

法［Ｊ］．系统仿真学报，２００８，（２０）：４０７－４１０．　

参考文献：　

［Ｉ］　Ｂ　Ｚｉｔｏｖ，Ｊ　Ｆｌｕｓｓｅｒ．Ｉｍａｇｅ　ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ：ａ　ｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］．Ｉｍ－　

ａｇｅ　ａｎｄ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００３，２１（１　１）：９７７—１０００．　

［２］　曹耀辉．一种图像高精度匹配方法［Ｊ］．计算机仿真，２００９，２６　

（９）：２０３－２０６．　

［３］　刘贵喜，刘冬梅，刘凤鹏，周亚平．一种稳健的特征点配准算法　

，

主要研究领域为图像处理、目标跟踪等；

［Ｊ］．光学学报，２００８－３，２８（３）．　

目　［于主景程授要象咏研匹盈梅究配（领辅１９域８助６０５为导一）航图，女像系作匹统（汉者配等族简与；　）配介，河陕准］　北西、无沧西人州安机人航，

博硕迹规士生划，教，、　

［４］　周成平，蒋煜，李玲玲，彭晓明．基于改进角点特征的多传感器　

潘泉（１９６１一），男（汉族），上海人，博士，教授，主要研究领域为复　

杂系统与建模、估计与控制、跟踪与识别等；　

图像配准［Ｊ］．华中科技大学学报（自然科学版），２００５—１１，３３　

曲圣杰（１９８２一），男（汉族），山东烟台人，博士生，主要研究领域为　

（１１）．　

景象匹配、证据与推理等。　

［５］　刘建业，等．惯性组合导航系统的实时多级景象匹配算法［Ｊ］．　

航空学报，２００７，２８（６）：１４０１—１４０７．　

．．．——

２６３．．．．——　

本文标签： 影像隐藏机密信息信息