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,目前遥感图像已是灾害动态监测、地物变迁、实时定位的重要数据来源。在灾情评估与灾害预报、天气预报、空气质量监测、生态环境监测、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。然而在图像搜索领域,如何能安全且快速地搜索出目标图像是备受关注的热点问题。遥感图像具有16位深灰度值、波段数量大等特点,利用传统的单机模式对遥感图像进行处理会出现存储空间不足、处理时间长、并发性差等各种问题,无法满足研究人员对处理海量遥感图像的需求。图像搜索技术一般需要较高计算能力的硬件设备才可以处理特征向量、欧氏距离等计算密集型过程,大量的图像本地存储会造成服务器巨大的压力。针对图像的计算和存储这两个问题,借助云计算庞大的计算、存储的资源池已是未来的发展趋势。然而,遥感信息是关系国家安全与国民经济建设的重要战略资源,卫星遥感图像内容一般都会涉及海洋、森林等某国的敏感区域,如果直接将遥感图像外包给非完全可信云平台进行搜索势必会泄露隐私信息,同时在传输过程中也可能会受到非法窃听攻击。为了保障遥感图像的安全,需要对将存储在云平台上的遥感数据先进行加密,传统的加密方法一般在加密后无法对数据进行进一步的处理。因此,亟需设计安全的外包搜索方案,让云平台基于密文遥感图像进行搜索。针对以上分析,本文研究了遥感图像的安全外包搜索方案,实现了将遥感图像加密处理后传至云平台进行图像搜索,主要创新成果如下:1)提出了同尺寸遥感图像安全外包搜索方案。为了防止遥感图像中敏感信息的泄漏,提出了同尺寸遥感图像安全外包搜索方案。首先将遥感图像进行波段拆分,将单波段图像分别进行块随机置换和像素随机置换,然后将块随机置换的图像进行JL转换后上传至云平台匹配云端库中的遥感图像,对应将像素随机置换的图像进行异或运算,便于进行可逆运算来解密遥感图像。为了提高方案的安全性,消除图像像素点及其周围点之间的强关联性,在对遥感图像进行加密和JL转换前采用扫描模式加密对图像像素点进行图像重排加密,扰乱图像像素点位置。为了提高方案的搜索效率,本文随机选取特征点,分别计算其最邻近距离和次邻近距离,将两者距离的比值作为一种判断特征点是否匹配的标准索引,通过此索引去除大量不匹配的结果图像,来提高图像的搜索效率,并取多个点比值的均值来提高精度。实验结果表明,该方案的优势是在保证搜索精度和安全性的情况下,搜索速度快,搜索效率高且计算复杂度低,可提高遥感图像安全外包的可用性。2)提出了多尺寸遥感图像安全外包搜索方案。鉴于同尺寸遥感图像安全外包搜索方案对遥感图像要求较高,不能应用于不同尺寸、旋转的遥感图像,本章提出了多尺寸遥感图像安全外包搜索方案,通过一种改进的Paillier加密和量化SIFT方法相结合对图像进行一次加密,利用新型二维映射方法对加密图像二次加密后进行密文图像搜索。实验结果表明,很好的解决了遥感图像加密存储与搜索的安全问题,且在保证遥感图像安全性的情况下,节省了遥感图像的搜索时间且提高了图像搜索效率。本文选用分辨率为30m的多幅Landsat 8遥感图像中的7个波段中截取出多幅遥感图像作为实验图像。实验结果表明,同尺寸遥感图像安全外包搜索方案更好的实现了对加密遥感图像的搜索技术,在安全性和搜索效率方面有显著提高,搜索效率较同态加密提高了98.37%,该方案的优势是在保证搜索精度和安全性的情况下,搜索速度快,搜索效率高且计算复杂度低,可提高遥感图像安全外包的可用性;多尺寸遥感图像安全外包搜索方案不仅有效的保证了图像的安全性,而且实现了不同尺寸遥感图像的加密搜索技术,且在保证遥感图像安全性的情况下,节省搜索时间可达原方案的96.6%,显著提高了搜索效率。