發(fā)布時(shí)間：2019-07-17 06:31

【摘要】：為了從高分辨率遙感影像中獲取詳細(xì)的地表地物信息,為城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及災(zāi)情分析提供可靠的數(shù)據(jù),進(jìn)行了高分辨率遙感影像的檢索研究,包括對(duì)圖像的特征提取和圖像之間相似度的描述。為了提高圖像檢索精度,運(yùn)用了采用稀疏編碼(Sc)的空間塔式匹配(Sc SPM)技術(shù)和重排序(Reranking)技術(shù),提出了基于Sc SPM結(jié)合Reranking(ScSPM-Reranking)的遙感高分辨率影像的檢索方法。該方法首先使用Sc SPM提取空間場(chǎng)景的特征,然后結(jié)合這些特征使用cityblock距離進(jìn)行初步檢索,最后對(duì)初步檢索的結(jié)果進(jìn)行Reranking排序,獲得高精度的檢索結(jié)果。同其他檢索方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該方法具有較高的檢索精度。
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圖片說明： 枷竦哪讜諤卣鰨圇飫鍤褂昧?文獻(xiàn)［17］的ScSPM的方法獲取圖像的特征。Sc-SPM是基于稀疏編碼(Sc)的空間塔式匹配(SPM)的改進(jìn)。本文通過式(6)、(7)來計(jì)算深層次的圖像特征:z=F(V)(6)zi=max{|v1i|，|v2i|，，…，|vMi|}(7)在式(6)和(7)中，zi是z的第i個(gè)元素，vij是V對(duì)應(yīng)的i行j列的元素，F(xiàn)是基于V定義的池化函數(shù)。在實(shí)驗(yàn)中，首先基于圖像提取denseSIFT［22］特征，然后在這些特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行稀疏編碼計(jì)算，提取V，最后結(jié)合式(6)和(7)計(jì)算圖像特征的多尺度的表達(dá)，基本流程如圖1所示。圖1ScSPM特征提取流程圖2基于Ｒeranking的遙感影像檢索在本文第1節(jié)，通過ScSPM提取了遙感影像的特征，進(jìn)一步可以借助于cityblock距離或歐式距離，來衡量圖像之間的相似度。在本文中，使用city-block距離來進(jìn)行遙感影像之間的初步檢索，然后在此基礎(chǔ)上，對(duì)初步檢索的結(jié)果進(jìn)行Ｒeranking，得到高精度的檢索結(jié)果。本文基于文獻(xiàn)［18］對(duì)初步檢索的結(jié)果進(jìn)行Ｒeranking。通過計(jì)算cityblock距離可以得到與查詢圖像目標(biāo)Q對(duì)應(yīng)的前k個(gè)匹配結(jié)果。為了獲取高精度的匹配圖像，需要對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行Ｒerank-ing。在圖2中，利用cityblock距離搜索查詢圖像Q對(duì)應(yīng)的前k個(gè)匹配圖像，存放在列表，listQ中所檢索到的圖像N1，N2，…，Nk分別以其自身為檢索圖像繼續(xù)檢索，最后形成k+1個(gè)列表:listQ，listN1，listN2，…，listNk。由于數(shù)據(jù)庫(kù)圖像數(shù)量是固定的，在以上檢索的結(jié)果中，存在著大量重復(fù)的彼此交叉的檢索結(jié)果(數(shù)據(jù)庫(kù)圖像)，如何更好地表達(dá)在這些檢索中的圖像與查詢圖像Q之間的相似度，是一個(gè)關(guān)鍵的問題。圖2Ｒeranking排序通過式(8)來計(jì)算在以上檢索列表中某一幅圖像與查詢圖像之?
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圖片說明：Ｒeranking排序
【作者單位】： 內(nèi)蒙古建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院市政與路橋工程學(xué)院;北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41371324)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2515291