【摘要】：受到多種因素的影響,單特征無法準(zhǔn)確描述遙感圖像信息,導(dǎo)致遙感圖像的檢索錯誤率高,為了提高遙感圖像的檢索正確率,提出一種基于特征聚合的遙感圖像檢索方法。首先分別提取遙感圖像的顏色和紋理特征,然后通過歐式距離度量遙感圖像之間的相似度,得到遙感圖像的檢索結(jié)果,最后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對遙感圖像檢索結(jié)果進行反饋。仿真實驗表明,本文方法可以準(zhǔn)確找到用戶需要的遙感圖像,而且檢索的時間比較短、檢索效率高,具有很好的實用性。
[Abstract]:Under the influence of many factors, the single feature can not accurately describe the remote sensing image information, which leads to the high error rate of remote sensing image retrieval. In order to improve the retrieval accuracy of remote sensing image, a remote sensing image retrieval method based on feature aggregation is proposed. Firstly, the color and texture features of remote sensing images are extracted, then the similarity between remote sensing images is measured by Euclidean distance, and the retrieval results of remote sensing images are obtained. Finally, neural networks are used to feedback the retrieval results of remote sensing images. The simulation results show that the proposed method can accurately find the remote sensing images needed by users, and the retrieval time is relatively short, the retrieval efficiency is high, and the method has good practicability.
【作者單位】： 電子科技大學(xué);瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;重慶大學(xué);
【基金】：四川省科技計劃項目(2013Y2-00609)
【分類號】：TP751

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本文編號：2367837