CN110659511A - 一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置 - Google Patents
一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110659511A CN110659511A CN201910913100.6A CN201910913100A CN110659511A CN 110659511 A CN110659511 A CN 110659511A CN 201910913100 A CN201910913100 A CN 201910913100A CN 110659511 A CN110659511 A CN 110659511A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- information
- remote sensing
- hidden
- repaired
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 10
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 9
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 9
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 10
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000011796 hollow space material Substances 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007500 overflow downdraw method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 210000000697 sensory organ Anatomy 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/77—Retouching; Inpainting; Scratch removal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20052—Discrete cosine transform [DCT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioethics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置,方法包括:将原始遥感图像中的待隐藏信息从原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;对待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;将嵌入信息嵌入至修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。通过对提取待隐藏信息图像后的空洞进行修复,将待隐藏信息进行隐藏后嵌入修复图像中,无需过多的人工干预,能够对遥感图像中去除待隐藏信息后的缺损部分进行自动修复,具有很好的隐蔽性,肉眼无法分辨嵌入后的图像已经过隐藏处理,提高了信息的安全性,同时达到了预期的遥感图像信息隐藏效果。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置。
背景技术
为了提高卫星的使用效益,可利用信息隐藏技术来实现分级授权使用,即根据用户的不同权限进行信息的不同程度的隐藏,藉此来提高卫星的使用效能。信息隐藏技术是利用人类的感觉器官对数字信号的感觉冗余,将秘密信息隐藏于另外一个或者分解隐藏于多个表面普通的信息之中。它与传统密码系统的区别在于不但隐藏了信息的内容而且隐藏了信息的存在,在实际应用中二者可以相互配合,即将信息加密后再隐藏,是一种更为有效的保证信息安全的方法。
遥感图像中的信息隐藏属于信息隐藏学的“隐写术”范畴。隐写术是信息隐藏学的一个重要分支,研究如何隐藏机密信息。鉴于遥感影像与一般图像存在着较大的区别和差异,又具有广泛的应用前景,因此遥感图像的信息隐藏技术具有重要的实用价值和研究意义。
现有技术通常采用简单模糊、添加马赛克或图像自乱的方式进行信息隐藏处理,不仅需要借助大量的人工干预,而且无法对遥感图像中去除机密信息后的缺损部分进行自动修复,同时造成了“此地无银三百两”的不良效果,隐蔽性较差,使得遥感图像的信息隐藏处理效果与理想效果相差甚远。
发明内容
由于现有方法存在上述问题,本发明实施例提出一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置。
第一方面,本发明实施例提出一种遥感图像的信息隐藏处理方法,包括:
获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;
根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;
将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
可选地,所述获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息,具体包括:
根据图像交互方式获取原始遥感图像中的待隐藏信息,通过边缘的抽取、图像分割和寻找相似结构的方式,根据离散余弦变换DCT信息隐藏算法将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
可选地,所述根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,具体包括:
根据计算机图形学的图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行自动化填补,得到符合图像特征的修复图像。
可选地,所述遥感图像的信息隐藏处理方法还包括:
根据DCT信息恢复算法对所述信息隐藏处理后的遥感图像进行处理,得到所述原始遥感图像。
第二方面,本发明实施例还提出一种遥感图像的信息隐藏处理装置,包括:
信息提取模块,用于获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;
空洞修复模块,用于根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;
信息嵌入模块,用于将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
可选地,所述信息提取模块具体用于:
根据图像交互方式获取原始遥感图像中的待隐藏信息,通过边缘的抽取、图像分割和寻找相似结构的方式,根据离散余弦变换DCT信息隐藏算法将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
可选地,所述空洞修复模块具体用于:
根据计算机图形学的图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行自动化填补,得到符合图像特征的修复图像。
可选地,所述遥感图像的信息隐藏处理装置还包括:
图像恢复模块,用于根据DCT信息恢复算法对所述信息隐藏处理后的遥感图像进行处理,得到所述原始遥感图像。
第三方面,本发明实施例还提出一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器,其中:
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行上述方法。
第四方面,本发明实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序,所述计算机程序使所述计算机执行上述方法。
由上述技术方案可知,本发明实施例通过提取原始遥感图像中的待隐藏信息,并对图像中的空洞进行修复,同时将待隐藏信息进行隐藏后嵌入修复图像中,无需过多的人工干预,能够对遥感图像中去除待隐藏信息后的缺损部分进行自动修复,具有很好的隐蔽性,肉眼无法分辨嵌入后的图像已经过隐藏处理,提高了信息的安全性,同时达到了预期的遥感图像信息隐藏效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种遥感图像的信息隐藏处理方法的流程示意图;
图2(a)、(b)、(c)和(d)分别为本发明一实施例提供的原始遥感图像、待隐藏信息、修复图像和空洞修复内容的示意图;
图3为本发明另一实施例提供的一种遥感图像的信息隐藏处理方法的流程示意图;
图4为本发明一实施例提供的一种遥感图像的信息隐藏处理装置的结构示意图;
图5为本发明一实施例提供的电子设备的逻辑框图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
图1示出了本实施例提供的一种遥感图像的信息隐藏处理方法的流程示意图,包括:
S101、获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
其中,所述原始遥感图像为待处理的包含需要隐藏信息的遥感图像,如图2(a)所示。
所述待隐藏信息为原始遥感图像中因某些原因不希望进行显示的信息,例如图2(a)中所示的建筑,即图2(b)所示的投影对应的信息。
具体地,如图2(a)所示的原始遥感图像中,图2(b)对应的建筑物为待隐藏信息,不希望进行显示,希望得到如图2(c)所示的信息隐藏处理后的遥感图像,则将图2(b)所示的待隐藏信息从图2(a)所示的原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和图2(b)对应的待隐藏信息。
S102、根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息。
其中,所述修复图像为对空洞进行修复后的图像,如图2(c)所示,空洞中修复的内容如图2(d)所示。
所述嵌入信息为对待隐藏信息进行隐藏后得到嵌入至修复图像中的信息。
所述信息隐藏算法为对敏感信息进行隐藏处理的算法,本实施例中将待隐藏信息进行隐藏后得到嵌入信息。
S103、将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
具体地,信息隐藏处理后的遥感图像如图2(c)所示,与修复图像显示相同,在肉眼看来,这完全是一张普通的海景图像,不带任何建筑物,即已经将图2(a)中的建筑物进行了信息隐藏处理。
具体来说,如图3所示,为了提高遥感图像的使用效益,首先将原始遥感图像中敏感或者保密内容快速交互提取出来,并使用图像补全方法修复信息提取后产生的空洞,实现敏感内容的去除;同时将敏感信息通过隐藏算法将其嵌入到整个图像当中,生成的图像仍然是清晰的有意义的内容,具有更好的隐蔽性,大大提高了信息的安全性。
本实施例通过提取原始遥感图像中的待隐藏信息,并对图像中的空洞进行修复,同时将待隐藏信息进行隐藏后嵌入修复图像中,无需过多的人工干预,能够对遥感图像中去除待隐藏信息后的缺损部分进行自动修复,具有很好的隐蔽性,肉眼无法分辨嵌入后的图像已经过隐藏处理,提高了信息的安全性,同时达到了预期的遥感图像信息隐藏效果。
进一步地,在上述方法实施例的基础上,S101具体包括:
根据图像交互方式获取原始遥感图像中的待隐藏信息,通过边缘的抽取、图像分割和寻找相似结构的方式,根据离散余弦变换DCT信息隐藏算法将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
具体地,遥感图像信息隐藏的本质是将敏感的信息化整为零隐藏在图像现有的结构之中,从而达到保密的目的。在信息隐藏之前,能否实现对敏感信息区域的快速提取,对于后续的图像的理解和处理具有重要意义。在计算机视觉等领域中,重要的、感兴趣的对象被称为前景,而其他的则称为背景。本实施例利用图像交互获得的信息,通过边缘的抽取、图像分割、寻找相似结构等方法,获得背景分离的图像结果,提高区域信息提取的效率。
具体地,在提取将原始遥感图像中的待隐藏信息时,首先需要找到洞边界处最合适的像素点,然后采用像素领域匹配算法找到源图中最匹配的像素进行填充,如此逐像素迭代。在图像修复的过程中,可以采用graph cut的方法增强边缘部分的融合度。通常的alpha融合的方法会导致过度部分不是非常自然,可以利用graph cut,选择最优的切割路径,使得过渡部分非常自然。
进一步地,在上述方法实施例的基础上,S101中所述根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,具体包括:
根据计算机图形学的图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行自动化填补,得到符合图像特征的修复图像。
图像修复的效果直接影响了该图像能否被人眼认定为是否经过改动,因此图像修复很重要。由于将原始遥感图像重要局部信息抠除后会产生一些图像空洞,需要采用图像补全方法对空洞进行补全,本实施例采用改进的利用纹理合成的图像补全方法,采用迭代来实现遥感图像空洞部分的自动修复,并且空洞填补后要尽可能符合原始遥感图像的特征,以达到欺骗的目的,使其不容易被人眼识别出来。
本实施例通过计算机图形学领域的图像补全技术,针对遥感图像的特殊性质加以改进,实现遥感图像的自动修复。
进一步地,在上述方法实施例的基础上,所述遥感图像的信息隐藏处理方法还包括:
S104、根据DCT信息恢复算法对所述信息隐藏处理后的遥感图像进行处理,得到所述原始遥感图像。
具体地,图像信息嵌入与隐藏技术是将敏感信息进行处理后嵌入到图像中,但嵌入后的图像在人眼中与原始图像相比并没有可感知的差异,而通过DCT信息恢复算法可以将隐藏的信息从图像中恢复,得到原始遥感图像,实现原始遥感图像重现的目的。
需要说明的是,本实施例采用可逆性的图像隐藏算法,使得图像在嵌入信息后还能完整恢复。
本实施例提出的是一种遥感图像的信息隐藏处理方法,与以往对敏感目标进行简单模糊、添加马赛克或图像自乱方法不同,将图像中敏感内容进行提取和去除,并对空洞区域进行编辑修复,生成一张普通的或带有虚假情报的图像,同时将提取的重要内容隐藏于整个图像之中,从而达到信息隐藏的目的。本方法是一种局部的信息隐藏技术,生成的图像仍然是清晰自然的有意义的内容,在图像原敏感区域不会再有“此地无银三百两”的效果,因此具有更好的隐蔽性。
图4示出了本实施例提供的一种遥感图像的信息隐藏处理装置的结构示意图,所述装置包括:信息提取模块401、空洞修复模块402和信息嵌入模块403,其中:
所述信息提取模块401用于获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;
所述空洞修复模块402用于根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;
所述信息嵌入模块403用于将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
具体地,所述信息提取模块401获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;所述空洞修复模块402根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;所述信息嵌入模块403将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
本实施例通过提取原始遥感图像中的待隐藏信息,并对图像中的空洞进行修复,同时将待隐藏信息进行隐藏后嵌入修复图像中,无需过多的人工干预,能够对遥感图像中去除待隐藏信息后的缺损部分进行自动修复,具有很好的隐蔽性,肉眼无法分辨嵌入后的图像已经过隐藏处理,提高了信息的安全性,同时达到了预期的遥感图像信息隐藏效果。
进一步地,在上述装置实施例的基础上,所述信息提取模块401具体用于:
根据图像交互方式获取原始遥感图像中的待隐藏信息,通过边缘的抽取、图像分割和寻找相似结构的方式,根据离散余弦变换DCT信息隐藏算法将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
进一步地,在上述装置实施例的基础上,所述空洞修复模块402具体用于:
根据计算机图形学的图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行自动化填补,得到符合图像特征的修复图像。
进一步地,在上述装置实施例的基础上,所述遥感图像的信息隐藏处理装置还包括:
图像恢复模块,用于根据DCT信息恢复算法对所述信息隐藏处理后的遥感图像进行处理,得到所述原始遥感图像。
本实施例所述的遥感图像的信息隐藏处理装置可以用于执行上述方法实施例,其原理和技术效果类似,此处不再赘述。
参照图5,所述电子设备,包括:处理器(processor)501、存储器(memory)502和总线503;
其中,
所述处理器501和存储器502通过所述总线503完成相互间的通信;
所述处理器501用于调用所述存储器502中的程序指令,以执行上述各方法实施例所提供的方法。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种遥感图像的信息隐藏处理方法,其特征在于,包括:
获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;
根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;
将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
2.根据权利要求1所述的遥感图像的信息隐藏处理方法,其特征在于,所述获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息,具体包括:
根据图像交互方式获取原始遥感图像中的待隐藏信息,通过边缘的抽取、图像分割和寻找相似结构的方式,根据离散余弦变换DCT信息隐藏算法将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
3.根据权利要求1所述的遥感图像的信息隐藏处理方法,其特征在于,所述根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,具体包括:
根据计算机图形学的图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行自动化填补,得到符合图像特征的修复图像。
4.根据权利要求2所述的遥感图像的信息隐藏处理方法,其特征在于,所述遥感图像的信息隐藏处理方法还包括:
根据DCT信息恢复算法对所述信息隐藏处理后的遥感图像进行处理,得到所述原始遥感图像。
5.一种遥感图像的信息隐藏处理装置,其特征在于,包括:
信息提取模块,用于获取原始遥感图像中的待隐藏信息,将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息;
空洞修复模块,用于根据图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行修复,得到修复图像,并根据信息隐藏算法对所述待隐藏信息进行隐藏,得到嵌入信息;
信息嵌入模块,用于将所述嵌入信息嵌入至所述修复图像中,得到信息隐藏处理后的遥感图像。
6.根据权利要求5所述的遥感图像的信息隐藏处理装置,其特征在于,所述信息提取模块具体用于:
根据图像交互方式获取原始遥感图像中的待隐藏信息,通过边缘的抽取、图像分割和寻找相似结构的方式,根据离散余弦变换DCT信息隐藏算法将所述待隐藏信息从所述原始遥感图像中提取出来,得到有空洞的待修复图像和待隐藏信息。
7.根据权利要求5所述的遥感图像的信息隐藏处理装置,其特征在于,所述空洞修复模块具体用于:
根据计算机图形学的图像补全方法对所述待修复图像中的空洞进行自动化填补,得到符合图像特征的修复图像。
8.根据权利要求6所述的遥感图像的信息隐藏处理装置,其特征在于,所述遥感图像的信息隐藏处理装置还包括:
图像恢复模块,用于根据DCT信息恢复算法对所述信息隐藏处理后的遥感图像进行处理,得到所述原始遥感图像。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一所述的遥感图像的信息隐藏处理方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一所述的遥感图像的信息隐藏处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910913100.6A CN110659511B (zh) | 2019-09-25 | 2019-09-25 | 一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910913100.6A CN110659511B (zh) | 2019-09-25 | 2019-09-25 | 一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110659511A true CN110659511A (zh) | 2020-01-07 |
CN110659511B CN110659511B (zh) | 2022-03-15 |
Family
ID=69039200
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910913100.6A Active CN110659511B (zh) | 2019-09-25 | 2019-09-25 | 一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110659511B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023092342A1 (zh) * | 2021-11-24 | 2023-06-01 | 上海健康医学院 | 一种基于密文图像修复的医学图像隐私保护方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130298195A1 (en) * | 2010-02-19 | 2013-11-07 | Microsoft Corporation | Image-Based CAPTCHA Exploiting Context in Object Recognition |
CN106295398A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 维沃移动通信有限公司 | 隐私信息的保护方法及其移动终端 |
CN109840895A (zh) * | 2019-02-19 | 2019-06-04 | 安徽大学 | 一种带有可逆信息隐藏功能的可逆肤色平滑方法及其原始图像恢复方法 |
CN110136080A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-08-16 | 厦门欢乐逛科技股份有限公司 | 图像修复方法及装置 |
-
2019
- 2019-09-25 CN CN201910913100.6A patent/CN110659511B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130298195A1 (en) * | 2010-02-19 | 2013-11-07 | Microsoft Corporation | Image-Based CAPTCHA Exploiting Context in Object Recognition |
CN106295398A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 维沃移动通信有限公司 | 隐私信息的保护方法及其移动终端 |
CN109840895A (zh) * | 2019-02-19 | 2019-06-04 | 安徽大学 | 一种带有可逆信息隐藏功能的可逆肤色平滑方法及其原始图像恢复方法 |
CN110136080A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-08-16 | 厦门欢乐逛科技股份有限公司 | 图像修复方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
MOMENTA: "《机器能把图上的洞补全——图像补全image inpainting解析》", 《搜狐网(HTTPS://WWW.SOHU.COM/A/272907056_100301023)》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023092342A1 (zh) * | 2021-11-24 | 2023-06-01 | 上海健康医学院 | 一种基于密文图像修复的医学图像隐私保护方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110659511B (zh) | 2022-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Goyal et al. | Fast and enhanced algorithm for exemplar based image inpainting | |
Cheng et al. | Robust algorithm for exemplar-based image inpainting | |
CN109462747B (zh) | 基于生成对抗网络的dibr系统空洞填充方法 | |
Garcia et al. | Texture-based watermarking of 3D video objects | |
CN111932432B (zh) | 盲水印的植入方法、检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111047522A (zh) | 一种基于边缘生成的图像修复方法 | |
CN111681155A (zh) | 一种基于深度学习的gif动态图像水印方法 | |
CN110659511B (zh) | 一种遥感图像的信息隐藏处理方法及装置 | |
CN116012232A (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质、电子设备 | |
CN105898324A (zh) | 视频水印隐藏插入方法及装置 | |
Mosleh et al. | Video completion using bandlet transform | |
Shashidhar et al. | Reviewing the effectivity factor in existing techniques of image forensics | |
CN110675345A (zh) | 一种遥感图像待修复区域的模糊补全处理方法及装置 | |
Cui et al. | Research on region selection strategy for visible watermark embedding | |
CN115018734B (zh) | 视频修复方法和视频修复模型的训练方法、装置 | |
CN116051407A (zh) | 一种图像修复方法 | |
CN115578274A (zh) | 一种基于边缘约束的双分支图像去雾方法 | |
Benyoussef et al. | Medical Image watermarking for copyright Protection based on Visual Cryptography | |
CN113496225A (zh) | 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
Li et al. | Pipeline image haze removal system using dark channel prior on cloud processing platform | |
Pawar et al. | A comparative study of effective way to modify different object in image and video using different inpainting methods | |
Wang | An unidirectional Criminisi Algorithm for DIBR-synthesized images | |
Sangeetha et al. | Performance analysis of exemplar based image inpainting algorithms for natural scene image completion | |
CN117994173B (zh) | 修复网络训练方法、图像处理方法、装置及电子设备 | |
Panchal et al. | A survey: different techniques of video inpainting |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |