本文關(guān)鍵詞：歸一化轉(zhuǎn)動慣量特征的遙感影像檢索　出處：《測繪科學(xué)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 影像檢索 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 歸一化轉(zhuǎn)動慣量特征

【摘要】：針對傳統(tǒng)遙感影像檢索方法大多存在精度不高、效率低下等不足的問題,該文提出了一種基于歸一化轉(zhuǎn)動慣性特征的遙感影像檢索算法。該算法對經(jīng)過脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的二值影像序列進(jìn)行計算,提取影像序列的歸一化轉(zhuǎn)動慣量特征;同時,利用馬氏距離結(jié)合Pearson積矩相關(guān)法來度量各特征矢量之間的相似性,提高檢索結(jié)果的正確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法有效地兼顧了影像的內(nèi)容結(jié)構(gòu)信息,不僅可以快速地進(jìn)行檢索計算,還能提高檢索精度。
[Abstract]:The traditional remote sensing image retrieval methods have some problems, such as low precision and low efficiency. In this paper, a retrieval algorithm for remote sensing images based on normalized rotational inertia features is proposed, which computes binary image sequences processed by impulsive coupled neural networks. The normalized moment of inertia is extracted from the image sequence. At the same time, Markov distance combined with Pearson product moment correlation method is used to measure the similarity of each feature vector, and improve the accuracy of retrieval results. The algorithm can effectively take into account the content structure information of the image, and can not only quickly carry out the retrieval calculation, but also improve the retrieval accuracy.
【作者單位】： 湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：長江科學(xué)院開放研究基金項(xiàng)目(CKWV2012325/KY) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61201341,41371344) 干旱氣象科學(xué)研究基金項(xiàng)目(IAM201512) 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(2013004) 數(shù)字制圖與國土信息應(yīng)用工程國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金項(xiàng)目(GCWD201407)
【分類號】：TP751
【正文快照】： (GCWD201407)0引言隨著航空航天技術(shù)、傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,可獲取的遙感影像正在以指數(shù)級的速度增長。豐富的遙感數(shù)據(jù)為對地觀測領(lǐng)域提供了非常有利的數(shù)據(jù)保障,但同時海量數(shù)據(jù)也給數(shù)據(jù)存儲和管理帶來了很大的困難;因此,如何從海量的遙感影像數(shù)據(jù)中檢索出有用信息顯得十分重

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本文編號：1380077