基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统设计与实现的开题报告.docx

基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统设计与实现的开题报告
一、选题背景及研究意义
成像光谱技术能够在同一时刻获取目标的空间和光谱信息，具有高效、快速、准确的优点，因此在遥感图像处理、环境监测、农业与林业等领域得到了广泛的应用。但是，由于成像光谱图像包含的数据量庞大，传统图像检索技术难以满足实时检索的需求，对这一问题的解决成为当前成像光谱图像研究的热点之一。
成像光谱图像安全检索是成像光谱图像处理的关键环节之一。在各种应用场景中，如何保护敏感信息不被非法获取是一个非常重要的问题。成像光谱图像安全检索能够将加密技术应用到成像光谱图像处理过程中，使得图像信息得到安全保护。因此，成像光谱图像安全检索具有重要的研究意义和应用价值。
二、研究内容与技术路线
本研究将基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）对成像光谱图像进行特征提取，采用局部对比度归一化（LocalContrastNormalization，LCN）进行图像增强，并运用图像加密技术实现成像光谱图像的安全保护，设计并实现一套基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统。
具体步骤如下：
（1）成像光谱图像数据集的构建与整理：本研究将采用现有的成像光谱图像数据集，并根据需要对数据进行整理和处理。
（2）卷积神经网络模型的构建：本研究将采用深度学习中的卷积神经网络对成像光谱图像进行特征提取，建立合适的卷积神经网络模型。
（3）成像光谱图像特征提取与增强：利用局部对比度归一化等方法对成像光谱图像进行增强，提高图像质量和特征的准确性。
（4）图像加密算法的设计及实现：对成像光谱图像进行加密处理，采用一种合适的对称或非对称加密算法实现成像光谱图像的保护。
（5）成像光谱图像安全检索系统的设计与实现：根据建立的卷积神经网络模型和图像加密算法，设计并实现一套基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统，用户可实现对成像光谱图像的快速且安全的检索。
三、预期研究结果
本研究预期通过对现有的成像光谱图像数据集进行深度学习和图像加密处理，构建一套基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统，具体研究结果包括：
（1）建立一套成像光谱图像特征提取与增强的方法，提高成像光谱图像特征的准确性。
（2）运用对称或非对称加密算法实现成像光谱图像的加密处理，为成像光谱图像安全保护提供了新的方法。
（3）通过构建一套基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统，提高成像光谱图像的检索效率，并保护敏感信息不被非法获取。
四、拟解决的关键问题
（1）如何对成像光谱图像进行特征提取，提高图像特征的准确度？
（2）如何进行成像光谱图像的加密处理，保障图像信息安全？
（3）如何设计一套基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统，提高成像光谱图像的检索效率？
五、研究创新点
本研究的创新点如下：
（1）将深度学习中的卷积神经网络（CNN）应用于成像光谱图像处理，提高了成像光谱图像特征的准确度。
（2）本研究利用局部对比度归一化等方法对成像光谱图像进行增强，提高图像质量和特征的准确性。
（3）运用对称或非对称加密算法实现成像光谱图像的加密处理，保障成像光谱图像信息的安全性。
六、研究难点
本研究的难点主要包括以下三个方面：
（1）对成像光谱图像进行特征提取和增强，提高成像光谱图像的特征准确度，保证后续的加密和检索效果。
（2）设计一套验收合格、易实现、高效、低开销的图像加密算法。
（3）结合深度学习的特征提取，设计一套高效的成像光谱图像安全检索系统。