大规模成像光谱图像的安全检索关键技术研究

In this project, key technologies of large-scale spectral imagery secure retrieval are explored, which jointly associate image retrieval with security. (1)For semantic gap in spectral imagery, spectral imagery features are fully analyzed to extract feature descriptor for large-scale spectral imagery by using visual attention model; the visual vocabulary of the spectral imagery is constructed, and then data mining technology is utilized to classify spectral imagery. (2)For spectral imagery security, the similarity is directly measured in encrypted domain after spectral imagery and indexing are encrypted, while meeting the security requirement of large-scale spectral imagery with satisfying retrieval accuracy. Based on the research mentioned above, this project can obtain innovative and practical research results on the key technologies of large-scale spectral imagery secure retrieval. This research strives to reach or approach the international advanced level in the field of remote sensing image retrieval, which also has important strategic significance for promoting further development of the earth observation technology.

本项目从图像检索和安全相互结合、相互支持的观点出发，提出开展大规模成像光谱图像的安全检索关键技术研究。（1）针对成像光谱图像的语义鸿沟问题，在对成像光谱图像特征进行综合分析的基础上，利用视觉注意模型提取适合表征大规模成像光谱图像的特征描述子；建立成像光谱图像视觉单词库，应用数据挖掘技术实现成像光谱图像分类。（2）针对成像光谱图像的安全性问题，对成像光谱图像及其索引进行加密保护，直接在加密域进行相似度匹配，在获得较高检索准确率的同时，有效保障成像光谱图像的安全性要求。 通过本项目的研究，在大规模成像光谱图像安全检索等关键技术的研究上取得一些具有自主知识产权的研究成果，力争在遥感图像检索这一研究领域接近或达到国际先进水平，对于推动我国对地观测技术的深入发展也具有重要的战略意义。

本项目针对大规模成像光谱图像检索的语义鸿沟问题和安全需求，将视觉注意模型和加密域处理技术引入成像光谱图像检索，重点开展大规模成像光谱图像安全检索技术研究。具体研究成果有：（1）考虑到成像光谱图像数据高维的特点，提出了一种基于光谱相似性度量的最佳波段筛选方法实现对光谱数据维数约减与优化；（2）为了提高成像光谱图像的特征表达能力，将局部空间特征和光谱特征相结合提出了一种成像光谱图像的光谱单词提取方法；（3）为了缩小语义鸿沟，根据成像光谱图像的高光谱特性，构建了一个光谱显著性模型，提出了一种基于光谱显著图的成像光谱图像目标提取方法；（4）在光谱显著性模型的思路下，对遥感影像道路识别开展了应用实例，构建了一个遥感影像道路显著性模型，提出了一种基于多级框架显著性特征的遥感影像道路识别方法；（5）针对成像光谱图像的安全性问题，提出了基于混合域的成像光谱图像加密方法和应用于安全检索的成像光谱图像保序加密方法；（6）搭建了一个基于相关反馈机制的成像光谱图像安全检索系统,验证了所提方法在提升检索准确率的同时，可以保障成像光谱图像的安全性。.本项目全面、按时完成了计划书中所规定的研究内容，在国内外学术期刊和国际会议上共发表论文17篇，SCI检索8篇、EI检索9篇，获得“领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文”；申请国家发明专利6项、授权2项。在培养人才方面，项目负责人晋升正高职称，2次获得北京工业大学优秀硕士论文指导教师；培养硕士生7名、毕业5名，其中2名获得北京工业大学优秀硕士学位论文，2名获得研究生国家奖学金，1名获得北京工业大学优秀毕业生。.本项目的研究成果可广泛应用于信息安全、多媒体检索和遥感测绘等领域，对于推动我国对地观测技术的深入发展也具有重要的战略意义。