CN116156190B - 一种遥感测绘数据处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种遥感测绘数据处理方法及系统，包括：获得遥感测绘数据，给每个通道设置一个通道系数，构建预设尺寸，根据三个通道的通道系数以及预设尺寸，分别获得三个通道的编码密钥表集合，根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得明文图像块，对明文图像块中的每个明文像素点进行数据处理，获得密文像素点以及密文图像。本发明的数据处理方法能够破坏遥感影像的颜色分布特性和统计特征，避免攻击者通过对遥感影像进行分析，提取出关于土地、森林、草地、湿地等资源的重要信息，进而导致涉密数据泄露，保证了作为重要资产同时也是涉密数据的遥感测绘数据的安全性。

Description

一种遥感测绘数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种遥感测绘数据处理方法及系统。
背景技术
遥感技术因其具有观测范围广、信息量大、获取信息快、更新周期短、节省人力物力和人为干扰因素少等诸多优势，在环境监测、灾害预报、国防安全等重大领域发挥着重要作用，其中，遥感影像被广泛应用于土地覆盖监测、森林覆盖监测、草地覆盖监测、湿地资源监测等方面。因此，遥感测绘数据尤其是高分辨率的遥感影像往往属于重要资产同时也是涉密数据，需要防止被攻击者窃取而导致泄密；所以需要通过对遥感测绘数据进行数据处理，使得处理后的遥感测绘数据区别于原本的遥感测绘数据，进而防止攻击者窃取遥感测绘数据。
传统的数据处理技术忽略了图像的大数据容量、高冗余度的特点，难以用于对图像进行数据处理，只适用于遥感测绘数据中的数值型数据。近年来，随着混沌理论的出现，因其具有较好的伪随机性、复杂的相空间等优势，为图像的数据处理提供了强有力的保障，在图像的数据处理领域被广泛研究与应用。
对土地、森林、草地、湿地等资源的监测通常是基于遥感影像的颜色分布特性和统计特性，识别并提取遥感影像的信息特征，进而实现对土地、森林、草地、湿地等资源的监测。而混沌理论只是对图像进行位置上的置乱，只改变了图像的颜色分布特性，并没有改变图像的颜色统计特性，而遥感影像的统计特性也是提取遥感影像的信息特征，并实现对土地、森林、草地、湿地等资源的监测的重要特征，因此，本发明的遥感影像的数据处理方法需要在破坏颜色分布特性的同时，破坏遥感影像的颜色统计特征。
发明内容
本发明提供一种遥感测绘数据处理方法及系统，以解决现有的问题。
本发明的一种遥感测绘数据处理方法采用如下技术方案：
本发明一个实施例提供了一种遥感测绘数据处理方法，该方法包括以下步骤：
获得遥感测绘数据，遥感测绘数据包括遥感影像，将遥感影像的三个颜色通道分别记为第一通道、第二通道和第三通道；
给三个通道设置通道系数；构建预设尺寸；根据三个通道系数以及预设尺寸，获得三个编码密钥表集合；
根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得所有明文图像块以及每个明文图像块的直角坐标系；
将任意一个明文图像块中任意一个明文像素点记为目标明文像素点，根据三个通道系数、三个编码密钥表集合以及目标明文像素点的坐标，对目标明文像素点进行数据处理，获得目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文；将目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文设置为目标明文像素点的第一通道值、第二通道值和第三通道值，将重新设置后的目标明文像素点记为目标密文像素点；
对明文图像块中所有明文像素点进行数据处理，将获得的所有密文像素点按照顺序组成的图像块记为密文图像块；对明文图像中所有明文图像块进行数据处理，将获得的所有密文图像块按照顺序组成的图像记为密文图像。
进一步地，所述给三个通道设置通道系数，包括的具体步骤如下：
从第一范围中可重复地随机选择三个整数
Figure SMS_1
,
Figure SMS_2
和
Figure SMS_3
，分别将
Figure SMS_4
,
Figure SMS_5
和
Figure SMS_6
记为第 一通道系数、第二通道系数和第三通道系数，分别作为三个通道的通道系数。
进一步地，所述构建预设尺寸，包括的具体步骤如下：
从第二范围内可重复地随机选择两个整数
Figure SMS_7
和
Figure SMS_8
，将两个整数分别作为长度和宽 度，构成预设尺寸。
进一步地，所述根据三个通道系数以及预设尺寸，获得三个编码密钥表集合，包括的具体步骤如下：
三个通道系数分别为第一通道系数、第二通道系数和第三通道系数；
根据第一通道的第一通道系数以及预设尺寸，构建第一通道的第一编码密钥表集 合，具体包括：根据灰度值的取值范围获得灰度值的可能取值的数量为256，记为灰度种类 数；构建单元格数量等于灰度种类数且列数等于第一通道系数的表格，不重复地随机给每 个单元格分配一种灰度值，将满足条件的表格记为第一编码密钥表，满足条件的第一编码 密钥表共有
Figure SMS_9
个，其中，
Figure SMS_10
表示阶乘；从所有第一编码密钥表中随机选择m×n个第一编码 密钥表组成第一编码密钥表集合，其中，m,n分别表示预设尺寸的长度和宽度；
同理，根据第二通道的第二通道系数以及预设尺寸，构建第二通道的第二编码密钥表集合；根据第三通道的第三通道系数以及预设尺寸，构建第三通道的第三编码密钥表集合。
进一步地，所述根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得所有明文图像块以及每个明文图像块的直角坐标系，包括的具体步骤如下：
将遥感影像扩充为大小为
Figure SMS_11
的图像，记为明文图像，其中，扩 充位置的像素点的三个通道值均为0，M×N表示遥感影像的大小，m×n表示预设尺寸的大 小，
Figure SMS_12
表示向上取整；
将明文图像分割为多个大小为m×n的明文图像块，对于任意一个明文图像块，以明文图像块的左上角为原点，以从上向下的方向为x轴方向，以从左向右的方向为y轴方向，建立直角坐标系；将x和y分别作为明文像素点的横坐标和纵坐标，获得明文像素点的坐标(x,y)，横坐标x的取值范围为[0,m-1]，纵坐标y的取值范围为[0,n-1]。
进一步地，所述对目标明文像素点进行数据处理，获得目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文，包括的具体步骤如下：
根据第一通道系数和第一编码密钥表集合，对目标明文像素点的第一通道值进行数据处理，获得目标明文像素点的第一密文，具体包括：根据目标明文像素点的坐标(x,y)，将第一编码密钥表集合中第x×n+y+1个第一编码密钥表作为目标明文像素点的目标第一编码密钥表；获取目标明文像素点的第一通道值除以第一通道系数的商和余数，将商记为目标明文像素点的目标行号，将余数记为目标明文像素点的目标列号；将目标明文像素点的目标第一编码密钥表中行号等于目标明文像素点的目标行号，且列号等于目标明文像素点的目标列号的单元格记为目标明文像素点的目标单元格，将目标单元格对应的灰度值作为目标明文像素点的第一密文；
同理，根据第二通道系数和第二编码密钥表集合，对目标明文像素点的第二通道值进行数据处理，获得目标明文像素点的第二密文，根据第三通道系数和第三编码密钥表集合，对目标明文像素点的第三通道值进行数据处理，获得目标明文像素点的第三密文。
本发明实施例提出一种遥感测绘数据处理系统，包括多个分布采集终端、数据处理终端、数据存储终端和数据反处理终端，所述分布采集终端用于采集遥感测绘数据并传输给数据处理终端，所述数据处理终端实现上述方法的步骤，并将密文图像传输至数据存储终端，所述数据存储终端对密文图像进行存储，所述数据反处理终端访问数据存储终端中的密文图像，并对密文图像进行反数据处理。
本发明的技术方案的有益效果是：本发明的图像数据处理方法给每个颜色通道设置不同的通道系数，根据通道系数以及预设尺寸，分别获得由多个编码密钥表组成三个通道的编码密钥表集合，基于编码密钥表集合对图像块中的像素点进行数据处理，每个像素点基于的编码密钥表不同，获得的密文不同，打破了相邻明文像素点的颜色值的强关联性，破坏遥感影像的颜色分布特性；同时，基于通道系数和编码密钥表集合对遥感影像进行数据处理，将通道值相同的像素点数据处理为通道值不同的密文像素点，将通道值不同的像素点数据处理为通道值相同的密文像素点，使得遥感影像的数据处理结果和遥感影像的统计特征完全不相同，破坏遥感影像的颜色统计特性。本发明的数据处理方法能够破坏遥感影像的颜色分布特性和统计特征，避免遥感影像被攻击者窃取后，攻击者通过对遥感影像进行分析并提取出关于土地、森林、草地、湿地等资源的重要信息，进而导致涉密数据泄露，保证了作为重要资产同时也是涉密数据的遥感测绘数据的安全性。
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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种遥感测绘数据处理方法的步骤流程图；
图2为本发明提供的遥感影像对应的三个通道灰度图像；
图3为本发明提供的三个通道的编码密钥表；
图4为本发明提供的图2数据处理后的密文图像的三个通道灰度图像；
图5为本发明提供的图2中遥感影像的三个通道灰度图像的灰度直方图；
图6为本发明提供的图4中密文图像的三个通道灰度图像的灰度直方图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种遥感测绘数据处理方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种遥感测绘数据处理方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种遥感测绘数据处理方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
S001.获得遥感测绘数据。
通过航空摄影、航空扫描、微波雷达等技术获得遥感测绘数据，遥感测绘数据包括数值型数据和数字图像，其中数字图像是指用计算机处理的遥感测绘数据中的遥感影像；遥感影像被广泛应用于土地覆盖监测、森林覆盖监测、草地覆盖监测、湿地资源监测等方面。
其中，遥感影像为彩色图像，对于彩色图像的存储，每个颜色通道储存的都是该通道对应的灰度值，这里的灰度值是指颜色的亮度值，当需要查看存储的彩色图像时，根据三个颜色通道的灰度值和三种原色调出相应的颜色，进而获得彩色图像，因此彩色图像是由三个通道灰度图像组成的。
例如，如图2所示分别为遥感影像对应的三个通道灰度图像。
S002. 给每个通道设置一个通道系数，构建预设尺寸，根据三个通道的通道系数以及预设尺寸，分别获得三个通道的编码密钥表集合。
需要说明的是，遥感测绘数据作为重要资产和涉密数据，需要对遥感测绘数据进行数据处理，防止攻击者窃取遥感测绘数据。传统的数据处理技术（例如DES、AES等）忽略了图像的大数据容量、高冗余度的特点，难以用于对图像进行数据处理，只适用于遥感测绘数据中的数值型数据。考虑到遥感影像的实际应用中，是通过遥感影像的颜色分布特性和统计特性，识别并提取遥感影像的信息特征，进而实现对土地、森林、草地、湿地等资源的监测。也就是说遥感影像的统计特性，是提取遥感影像的信息特征并实现对土地、森林、草地、湿地等资源的监测的重要特征；因此，为了避免遥感影像被攻击者窃取后，攻击者通过对遥感影像进行分析并提取出关于土地、森林、草地、湿地等资源的重要信息，导致涉密数据泄露，本发明实施例的图像数据处理技术需要能够破坏遥感影像的颜色分布特性和统计特征。
进一步需要说明的是，遥感影像中相邻明文像素点的颜色值具有很强的关联性，同时，遥感影像中同一个像素点的三个颜色值也具有很强的关联性，导致攻击者通过对相邻明文像素点的颜色值以及同一个像素点的三个颜色值的分析，总结出其间的统计规律，获得遥感影像颜色分布特性和统计特征；因此，本发明实施例的图像数据处理方法给每个颜色通道设置不同的通道系数，根据通道系数以及预设尺寸，分别获得三个通道的编码密钥表集合，其中，编码密钥表集合由多个编码密钥表组成，基于编码密钥表集合对图像块中的像素点进行数据处理，每个像素点基于的编码密钥表不同，获得的密文不同，破坏了相邻明文像素点的颜色值的强关联性，破坏遥感影像的颜色分布特性；同时，基于通道系数和编码密钥表集合对遥感影像进行数据处理，将通道值相同的像素点数据处理为通道值不同的密文像素点，将通道值不同的像素点数据处理为通道值相同的密文像素点，使得遥感影像的数据处理结果（密文图像）和遥感影像的统计特征完全不相同，破坏遥感影像的颜色统计特性。
1. 给每个通道设置一个通道系数。
彩色图像中的三个颜色通道分别为R通道、G通道和B通道，将R通道记为第一通道，将G通道记为第二通道，将B通道记为第三通道。
给每个通道设置一个通道系数，具体方法为：从第一范围中可重复地随机选择三 个整数
Figure SMS_13
,
Figure SMS_14
和
Figure SMS_15
，分别将
Figure SMS_16
,
Figure SMS_17
和
Figure SMS_18
记为第一通道系数、第二通道系数和第三通道系数， 分别作为三个通道的通道系数；其中，第一范围为[1,7]。
例如，在本发明实施例中，选择三个整数
Figure SMS_19
=2,
Figure SMS_20
=2和
Figure SMS_21
=4，则三个通道的通道系 数分别为第一通道系数
Figure SMS_22
=4、第二通道系数
Figure SMS_23
=4和第三通道系数
Figure SMS_24
=16。
2. 构建预设尺寸。
从第二范围内可重复地随机选择两个整数
Figure SMS_25
和
Figure SMS_26
，将两个整数分别作为长度和宽 度，构成预设尺寸，其中，第二范围为[4,32]。
例如：在本发明实施例中，随机选择两个整数
Figure SMS_27
=5和
Figure SMS_28
=4，则预设尺寸为5×4。
3.根据三个通道的通道系数以及预设尺寸，分别获得三个通道的编码密钥表集合。
对于彩色图像的存储，每个颜色通道储存的都是该通道对应的灰度值，这里的灰度值是指颜色的亮度值，当需要查看存储的彩色图像时，根据三个颜色通道的灰度值和三种原色调出相应的颜色，进而获得彩色图像，其中，灰度值的取值范围为[0,255]。
根据第一通道的第一通道系数以及预设尺寸，构建第一通道的第一编码密钥表集 合，具体包括：根据灰度值的取值范围获得灰度值的可能取值的数量为256，记为灰度种类 数；构建单元格数量等于灰度种类数且列数等于第一通道系数的表格，其中，单元格是表格 中容纳数据的基本单元，不重复地随机给每个单元格分配一种灰度值，也既是，一个单元格 唯一对应一种灰度值，一种灰度值唯一对应一个单元格；将满足条件的表格记为第一编码 密钥表，满足条件的第一编码密钥表共有
Figure SMS_29
个，其中，
Figure SMS_30
表示阶乘；从所有第一编码密钥表 中随机选择m×n个第一编码密钥表组成第一编码密钥表集合，其中，m,n分别表示预设尺寸 的长度和宽度。
对于任意一个第一编码密钥表，表格中横向的所有单元格组成一行，从上到下所 有行的行号依次用
Figure SMS_31
之间的整数表示；竖向的所有单元格组成一列，从左到下右 所有列的列号依次用
Figure SMS_32
之间的整数表示，其中，
Figure SMS_33
表示第一通道系数，W表示 灰度种类数。
同理，根据第二通道的第二通道系数以及预设尺寸，构建第二通道的第二编码密钥表集合，第二编码密钥表集合包含m×n个第二编码密钥表，第二编码密钥表中单元格数量等于灰度种类数且列数等于第二通道系数；根据第三通道的第三通道系数以及预设尺寸，构建第三通道的第三编码密钥表集合，第三编码密钥表集合包含m×n个第三编码密钥表，第三编码密钥表中单元格数量等于灰度种类数且列数等于第三通道系数。
例如，如图3所示分别为第一编码密钥表集合中m×n个第一编码密钥表中的第22个第一编码密钥表、第二编码密钥表集合中m×n个第二编码密钥表中的第22个第二编码密钥表以及第三编码密钥表集合中m×n个第三编码密钥表中的第22个第三编码密钥表。
在本实施例中，将三个通道系数、预设尺寸以及三个通道的编码密钥表集合进行单独保存，例如保存到U盘等离线设备上，保证只有具有权限的合法人员才可以得到三个通道系数、预设尺寸以及三个通道的编码密钥表集合，以保证遥感测绘数据的安全存储；当需要读取数据处理后的遥感测绘数据时，工作人员只需将保存有三个通道系数、预设尺寸以及三个通道的编码密钥表集合的离线设备连接到存储器上，即可对存储器中存储的密文图像进行反数据处理，获得遥感影像。
S003. 根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得明文图像块，对明文图像块中的每个明文像素点进行数据处理，获得密文像素点以及密文图像。
需要说明的是，对于遥感测绘数据中的数值型数据，采用常规的数据处理技术（例如DES、AES等）进行数据处理，对于遥感影像，采用本发明实施例的数据处理方法进行数据处理。
1.根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得明文图像块。
将遥感影像扩充为大小为
Figure SMS_34
的图像，记为明文图像，其中，扩 充位置的像素点的三个通道值均为0，M×N表示遥感影像的大小，m×n表示预设尺寸的大 小，
Figure SMS_35
表示向上取整。
将明文图像分割为多个大小为m×n的明文图像块，对于任意一个明文图像块，以明文图像块的左上角为原点，以从上向下的方向为x轴方向，以从左向右的方向为y轴方向，建立直角坐标系；将x和y分别作为明文像素点的横坐标和纵坐标，获得明文像素点的坐标(x,y)，横坐标x的取值范围为[0,m-1]，纵坐标y的取值范围为[0,n-1]。
2.对明文图像块中的每个明文像素点进行数据处理，获得密文像素点。
需要说明的是，对所有明文图像块中的所有明文像素点进行数据处理的步骤相同，因此，在本实施例中，以任意一个明文图像块中的任意一个明文像素点为例进行说明，具体为：
对于明文像素点的三个通道，三个通道的通道值分别记为第一通道值、第二通道值和第三通道值，需要根据每个通道对应的通道系数和编码密钥表集合，对明文像素点相应的通道值进行数据处理。
根据第一通道系数和第一编码密钥表集合，对明文像素点的第一通道值进行数据处理，获得明文像素点的第一密文，具体包括：根据明文像素点的坐标(x,y)，将第一编码密钥表集合中第x×n+y+1个第一编码密钥表作为明文像素点的目标第一编码密钥表；获取明文像素点的第一通道值除以第一通道系数的商和余数，将商记为明文像素点的目标行号，将余数记为明文像素点的目标列号；将明文像素点的目标第一编码密钥表中行号等于明文像素点的目标行号，且列号等于明文像素点的目标列号的单元格记为明文像素点的目标单元格，将目标单元格对应的灰度值作为明文像素点的第一密文。
同理，根据第二通道系数和第二编码密钥表集合，对明文像素点的第二通道值进行数据处理，获得明文像素点的第二密文，根据第三通道系数和第三编码密钥表集合，对明文像素点的第三通道值进行数据处理，获得明文像素点的第三密文。
将明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文设置为明文像素点的第一通道值、第二通道值和第三通道值，将重新设置后的明文像素点记为密文像素点。
3.对明文图像块中所有明文像素点进行数据处理，将获得的所有密文像素点按照顺序组成的图像块记为密文图像块；对明文图像中所有明文图像块进行数据处理，将获得的所有密文图像块按照顺序组成的图像记为密文图像。
例如， 将明文图像（如2所示的遥感影像）中的某个明文图像块中的坐标为(4,1)的明文像素点作为目标明文像素点，对目标明文像素点进行数据处理，如图3所示的第一编码密钥表、第二编码密钥表和第三编码密钥表分别为目标明文像素点的目标第一编码密钥表、目标第二编码密钥表和目标第三编码密钥表，目标明文像素点的三个通道值分别为34、139和38，将明目标文像素点的第一通道值34除以第一系数4整的商8记为目标明文像素点的目标行号，将目标明文像素点的第一通道值34除以第一系数4的余数2记为目标明文像素点的目标列号，将目标明文像素点的目标第一编码密钥表中行号等于明文像素点的目标行号，且列号等于明文像素点的目标列号的单元格记为目标明文像素点的目标单元格，将目标单元格对应的灰度值15作为目标明文像素点的第一密文；同理，获得目标明文像素点的第二密文6和第三密文27，将目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文设置为目标明文像素点的第一通道值、第二通道值和第三通道值，将重新设置后的明文像素点记为密文像素点(15,6,27)。
本实施例根据第一通道系数4、第二通道系数4、第三通道系数16和预设尺寸5×4对如2所示的遥感影像进行数据处理，获得的密文图像如图4所示，图4中的三个图像分别为图2中遥感影像的三个通道灰度图像的数据处理后的结果（密文图像的三个通道灰度图像），图5为图2中遥感影像的三个通道灰度图像的灰度直方图，图6为图4中密文图像的三个通道灰度图像的灰度直方图。通过对比分析遥感影像和密文图像，可以发现相邻明文像素点的颜色值的不存在关联性，本发明实施例的数据处理方法破坏遥感影像的颜色分布特性；通过对比遥感影像的三个通道灰度图像的灰度直方图和密文图像的三个通道灰度图像的灰度直方图，可以发现遥感影像的数据处理结果（密文图像）和遥感影像的统计特征完全不相同，本发明实施例的数据处理方法破坏遥感影像的颜色统计特性。
本发明实施例的图像数据处理方法给每个颜色通道设置不同的通道系数，根据通道系数以及预设尺寸，分别获得由多个编码密钥表组成三个通道的编码密钥表集合，基于编码密钥表集合对图像块中的像素点进行数据处理，每个像素点基于的编码密钥表不同，获得的密文不同，打破了相邻明文像素点的颜色值的强关联性，破坏遥感影像的颜色分布特性；同时，基于通道系数和编码密钥表集合对遥感影像进行数据处理，将通道值相同的像素点数据处理为通道值不同的密文像素点，将通道值不同的像素点数据处理为通道值相同的密文像素点，使得遥感影像的数据处理结果（密文图像）和遥感影像的统计特征完全不相同，破坏遥感影像的颜色统计特性。本发明实施例的数据处理方法能够破坏遥感影像的颜色分布特性和统计特征，避免遥感影像被攻击者窃取后，攻击者通过对遥感影像进行分析并提取出关于土地、森林、草地、湿地等资源的重要信息，进而导致涉密数据泄露，保证了作为重要资产同时也是涉密数据的遥感测绘数据的安全性。
S004. 根据预设尺寸对密文图像进行分块，获得密文图像块，对密文图像块中的每个密文像素点进行反数据处理，获得明文像素点以及明文图像。
1.根据预设尺寸对密文图像进行分块，获得密文图像块。
2.对密文图像块中的每个密文像素点进行反数据处理，获得明文像素点。
需要说明的是，对所有密文图像块中的所有密文像素点进行反数据处理的步骤相同，因此，在本实施例中，以任意一个密文图像块中的任意一个密文像素点为例进行说明，具体为：
对于密文像素点的三个通道，三个通道的通道值分别为第一密文、第二密文和第三密文，需要根据每个通道对应的通道系数和编码密钥表集合，对密文像素点相应的密文进行反数据处理。
根据第一通道系数和第一编码密钥表集合，对密文像素点的第一密文进行反数据处理，获得密文像素点的第一通道值，具体包括：根据密文像素点的坐标(x,y)，将第一编码密钥表集合中第x×n+y+1个第一编码密钥表作为密文像素点的目标第一编码密钥表；获得密文像素点的目标第一编码密钥表中的灰度值与密文像素点的第一密文相等的单元格，记为密文像素点的目标单元格，将目标单元格的行号与第一通道系数的乘积加上目标单元格的列号，作为密文像素点的第一通道值。
同理，根据第二通道系数和第二编码密钥表集合，对密文像素点的第二密文进行反数据处理，获得密文像素点的第二通道值，根据第三通道系数和第三编码密钥表集合，对密文像素点的第三密文进行反数据处理，获得密文像素点的第三通道值。
将密文像素点的第一通道值、第二通道值和第三通道值设置为密文像素点的第一密文、第二密文和第三密文，将重新设置后的密文像素点记为明文像素点。
3.对密文图像块中所有密文像素点进行反数据处理，将获得的所有明文像素点按照顺序组成的图像块记为明文图像块；对密文图像中所有密文图像块进行反数据处理，将获得的所有明文图像块按照顺序组成的图像记为明文图像。
本发明实施例提出一种遥感测绘数据处理系统，包括多个分布采集终端、数据处理终端、数据存储终端和数据反处理终端，分布采集终端用于采集遥感测绘数据并传输给数据处理终端，数据处理终端实现上述方法的步骤，并将密文图像传输至数据存储终端，数据存储终端对密文图像进行存储，数据反处理终端访问数据存储终端中的密文图像，并对密文图像进行反数据处理。
本发明实施例的图像数据处理方法给每个颜色通道设置不同的通道系数，根据通道系数以及预设尺寸，分别获得由多个编码密钥表组成三个通道的编码密钥表集合，基于编码密钥表集合对图像块中的像素点进行数据处理，每个像素点基于的编码密钥表不同，获得的密文不同，打破了相邻明文像素点的颜色值的强关联性，破坏遥感影像的颜色分布特性；同时，基于通道系数和编码密钥表集合对遥感影像进行数据处理，将通道值相同的像素点数据处理为通道值不同的密文像素点，将通道值不同的像素点数据处理为通道值相同的密文像素点，使得遥感影像的数据处理结果和遥感影像的统计特征完全不相同，破坏遥感影像的颜色统计特性。本发明的数据处理方法能够破坏遥感影像的颜色分布特性和统计特征，避免遥感影像被攻击者窃取后，攻击者通过对遥感影像进行分析并提取出关于土地、森林、草地、湿地等资源的重要信息，进而导致涉密数据泄露，保证了作为重要资产同时也是涉密数据的遥感测绘数据的安全性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种遥感测绘数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获得遥感测绘数据，遥感测绘数据包括遥感影像，将遥感影像的三个颜色通道分别记为第一通道、第二通道和第三通道；
给三个通道设置通道系数；构建预设尺寸；根据三个通道系数以及预设尺寸，获得三个编码密钥表集合；
根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得所有明文图像块以及每个明文图像块的直角坐标系；
将任意一个明文图像块中任意一个明文像素点记为目标明文像素点，根据三个通道系数、三个编码密钥表集合以及目标明文像素点的坐标，对目标明文像素点进行数据处理，获得目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文；将目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文设置为目标明文像素点的第一通道值、第二通道值和第三通道值，将重新设置后的目标明文像素点记为目标密文像素点；
对明文图像块中所有明文像素点进行数据处理，将获得的所有密文像素点按照顺序组成的图像块记为密文图像块；对明文图像中所有明文图像块进行数据处理，将获得的所有密文图像块按照顺序组成的图像记为密文图像；
所述根据三个通道系数以及预设尺寸，获得三个编码密钥表集合，包括的具体步骤如下：
三个通道系数分别为第一通道系数、第二通道系数和第三通道系数；
根据第一通道的第一通道系数以及预设尺寸，构建第一通道的第一编码密钥表集合，具体包括：根据灰度值的取值范围获得灰度值的可能取值的数量为256，记为灰度种类数；构建单元格数量等于灰度种类数且列数等于第一通道系数的表格，不重复地随机给每个单元格分配一种灰度值，将满足条件的表格记为第一编码密钥表，满足条件的第一编码密钥表共有
Figure QLYQS_1
个，其中，/>
Figure QLYQS_2
表示阶乘；从所有第一编码密钥表中随机选择m×n个第一编码密钥表组成第一编码密钥表集合，其中，m,n分别表示预设尺寸的长度和宽度；
同理，根据第二通道的第二通道系数以及预设尺寸，构建第二通道的第二编码密钥表集合；根据第三通道的第三通道系数以及预设尺寸，构建第三通道的第三编码密钥表集合；
所述对目标明文像素点进行数据处理，获得目标明文像素点的第一密文、第二密文和第三密文，包括的具体步骤如下：
根据第一通道系数和第一编码密钥表集合，对目标明文像素点的第一通道值进行数据处理，获得目标明文像素点的第一密文，具体包括：根据目标明文像素点的坐标(x,y)，将第一编码密钥表集合中第x×n+y+1个第一编码密钥表作为目标明文像素点的目标第一编码密钥表；获取目标明文像素点的第一通道值除以第一通道系数的商和余数，将商记为目标明文像素点的目标行号，将余数记为目标明文像素点的目标列号；将目标明文像素点的目标第一编码密钥表中行号等于目标明文像素点的目标行号，且列号等于目标明文像素点的目标列号的单元格记为目标明文像素点的目标单元格，将目标单元格对应的灰度值作为目标明文像素点的第一密文；
同理，根据第二通道系数和第二编码密钥表集合，对目标明文像素点的第二通道值进行数据处理，获得目标明文像素点的第二密文，根据第三通道系数和第三编码密钥表集合，对目标明文像素点的第三通道值进行数据处理，获得目标明文像素点的第三密文。
2.根据权利要求1所述的一种遥感测绘数据处理方法，其特征在于，所述给三个通道设置通道系数，包括的具体步骤如下：
从第一范围中可重复地随机选择三个整数
Figure QLYQS_3
,/>
Figure QLYQS_4
和/>
Figure QLYQS_5
，分别将/>
Figure QLYQS_6
,/>
Figure QLYQS_7
和/>
Figure QLYQS_8
记为第一通道系数、第二通道系数和第三通道系数，分别作为三个通道的通道系数。
3.根据权利要求1所述的一种遥感测绘数据处理方法，其特征在于，所述构建预设尺寸，包括的具体步骤如下：
从第二范围内可重复地随机选择两个整数
Figure QLYQS_9
和/>
Figure QLYQS_10
，将两个整数分别作为长度和宽度，构成预设尺寸。
4.根据权利要求1所述的一种遥感测绘数据处理方法，其特征在于，所述根据预设尺寸对明文图像进行分块，获得所有明文图像块以及每个明文图像块的直角坐标系，包括的具体步骤如下：
将遥感影像扩充为大小为
Figure QLYQS_11
的图像，记为明文图像，其中，扩充位置的像素点的三个通道值均为0，M×N表示遥感影像的大小，m×n表示预设尺寸的大小，/>
Figure QLYQS_12
表示向上取整；
将明文图像分割为多个大小为m×n的明文图像块，对于任意一个明文图像块，以明文图像块的左上角为原点，以从上向下的方向为x轴方向，以从左向右的方向为y轴方向，建立直角坐标系；将x和y分别作为明文像素点的横坐标和纵坐标，获得明文像素点的坐标(x,y)，横坐标x的取值范围为[0,m-1]，纵坐标y的取值范围为[0,n-1]。
5.一种遥感测绘数据处理系统，其特征在于，包括多个分布采集终端、数据处理终端、数据存储终端和数据反处理终端，所述分布采集终端用于采集遥感测绘数据并传输给数据处理终端，所述数据处理终端实现如权利要求1到权利要求4的任意一项方法的步骤，并将密文图像传输至数据存储终端，所述数据存储终端对密文图像进行存储，所述数据反处理终端访问数据存储终端中的密文图像，并对密文图像进行反数据处理。
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Denomination of invention: A remote sensing surveying and mapping data processing method and system

Effective date of registration: 20231114

Granted publication date: 20230630

Pledgee: Bank of Beijing Co.,Ltd. Jinan Branch

Pledgor: Wrangler (Shandong) Survey and Mapping Group Co.,Ltd.

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