基于双密文策略的遥感图像安全外包去噪研究

发布时间：2025-05-04 17:59

　　随着遥感技术的飞速发展,遥感图像能够提供更加丰富的地物信息,且具有获取信息手段多、探测周期短、多波段性、实时性、空间性等诸多优点,在灾害预报与灾情评估、生态环境监测、空气质量监测、天气预报、军事国防等众多领域发挥着不可或缺的重要作用,成为全球范围内数据动态观测的重要方式。然而,遥感图像在获取、传输、接收、输出等过程中,往往会受到噪声的污染,使得遥感图像出现边缘纹理等细节模糊,导致图像质量降低,增大了遥感图像后期处理、分析和应用的难度,影响数据的使用价值。因此,遥感图像必须进行降噪预处理。面对呈爆炸式增长的遥感图像数据,传统的单机模式处理遥感图像,已暴露出存储容量小、处理速度慢、并发性差等问题,无法满足海量遥感图像处理的需求。因此,对遥感图像的高效处理模式探索显得尤为必要。云计算的飞速发展为云计算外包计算服务提供了广阔的应用空间,云计算外包计算模式可提供海量的存储容量、弹性的计算能力、强大的并发性能,缩短计算任务的执行时间。然而云平台并非完全可信,存储在云平台上的数据往往因缺少监管而出现丢失或失窃,从而引发重要数据的泄露事故。遥感图像作为国家重要的战略资源,更需要防止遥感图像中敏感信息的泄...

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图3-4去噪效果PSNR与JL转换维度关系对比图

图3-4去噪效果PSNR与JL转换维度关系对比图Fig.3-4PSNRofdenoisingeffectwithdimensionofJLtransform图3-5去噪效果MSE与JL转换维度关系对比图Fig.3-5MSEofdeno....

图3-5去噪效果MSE与JL转换维度关系对比图

22图3-5去噪效果MSE与JL转换维度关系对比图Fig.3-5MSEofdenoisingeffectwithdimensionofJLtransform图3-6去噪效率对比图Fig.3-6Comparisonondenoisingeff....

图3-6去噪效率对比图

图3-4去噪效果PSNR与JL转换维度关系对比图Fig.3-4PSNRofdenoisingeffectwithdimensionofJLtransform图3-5去噪效果MSE与JL转换维度关系对比图Fig.3-5MSEofdeno....

图4-3去噪效果(PSNR)与JL转换维度(k)关系对比图

图4-3去噪效果(PSNR)与JL转换维度(k)关系对比图Fig.4-3ThecomparisononPSNRwithdifferentdimensionsofJLtransform图4-4去噪效果(MSE)与JL转换维度(k)关系对比图Fig.....

本文编号：4042679