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针对50万像素以上的大尺寸遥感图像基于内容检索的需要,通过将大尺寸图像按照区域类别分块,用灰度共生矩阵法对各子块提取出纹理特征,并利用类似Hu的不变矩的方法对各子块纹理信息进行统计,从而提取出与大尺寸图像中各纹理的空间位置相关的一组纹理特征值。该方法对传统的共生矩阵法进行了改进,使其适用于大尺寸图像多区域类别的纹理特征提取,可用于大尺寸遥感图像的基于内容的检索和初分类研究。 相似文献
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遥感图像海量性、复杂性与多样性特征导致现有方法出现查全率、查准率低的问题,无法满足现今遥感图像应用的需求,故提出基于卷积神经网络-图像检索(Convolutional Neural Networks-Content-Based Image Retrieval,CNN-CBIR)的遥感图像分类检索方法研究.为了精确分类遥感图像,基于卷积神经网络-深度卷积神经网络-16(Convolutional Neural Networks-Visual Geometry Group Net-16,CNN-VGGNet-16)模型提取遥感图像卷积特征与池化特征,通过有效融合得到遥感图像高层聚合特征,以此为基础,采用模糊分类算法分类处理遥感图像,依据遥感图像分类结果,利用基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术制定遥感图像分类检索程序,实现了遥感图像的分类检索.选取数据集图像遥感数据集(UC-Merced)与武大遥感数据集(WHU-RS)作为实验数据集,确定最佳池化区域尺寸与最佳输入尺寸,采用MATLAB软件进行仿真实验.仿真实验数据显示:与标准数值相比较,提出方法的查全率与查准率较高,充分说明提出方法具备更好的检索性能. 相似文献
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针对传统图像检索方法存在的检索范围过大、检索效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络和距离权重的图像检索方法(CNN-DW),该方法可以从海量遥感图像中检索出与查询图像具有相似或相同特征的检索图像,图像检索试验表明:CNN-DW检索法较传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)检索法的分类检索效果有显著提升,仅需要更少数量的训练集就能达到良好的检索效果,可在遥感图像分类检索工作中予以合理运用. 相似文献
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深度学习的半监督遥感图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感图像数据的海量性、多样性和复杂性等特点对遥感图像检索的速度和精度提出了更高的要求,其中特征提取是影响遥感图像检索效果的关键。本文方法首先对遥感图像进行预处理,然后基于稀疏自动编码的方法在大量未标注的遥感图像上进行特征学习得到特征字典,基于卷积神经网络的思想,使用训练出来的特征字典对遥感图像进行卷积和池化得到每幅图像的特征图;接下来使用特征图训练Softmax分类器;最后对待检索图像分类,在同一类别中计算特征间的距离,进而实现遥感图像的检索。实验结果表明,该方法能够有效提高遥感图像检索的速度和准确度。 相似文献
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针对单一图像特征不能够全面反映图像信息，导致不同图像检索性能差异性较大的问题，该文提出了一种基于回归卷积神经网络(CNN)自适应融合多特征的遥感图像检索方法。该方法利用回归CNN模型对各特征的初始检索结果进行评价和估计权重，然后根据权重融合特征，以弥补单一特征对于图像描述能力的不足，提升检索精度。此外还利用图像到查询类的距离来进一步提高检索性能。在UCMD和PatternNet两个公开遥感检索数据集上进行了算法的测试和验证，mAP较其他方法分别提升了2.13%和1.32%。结果表明，该方法能够提高遥感图像检索的性能。 相似文献
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目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。 相似文献
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针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。 相似文献
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在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法。针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,将多维图像降维处理,在此基础上提取遥感图像的光谱特征,通过检索图像与目标图像的光谱特征对比实现多光谱遥感图像的检索,并通过实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感图像内容复杂,细节信息丰富,传统的浅层特征在描述这类图像上存在一定难度,容易导致检索中存在较大的语义鸿沟。本文将大规模数据集ImageNet上预训练的4种不同卷积神经网络用于遥感图像检索,首先分别提取4种网络中不同层次的输出值作为高层特征,再对高层特征进行高斯归一化,然后采用欧氏距离作为相似性度量进行检索。在UC-Merced和WHU-RS数据集上的一系列实验结果表明,4种卷积神经网络的高层特征中,以CNN-M特征的检索性能最好;与视觉词袋和全局形态纹理描述子这两种浅层特征相比,高层特征的检索平均准确率提高了15.7%~25.6%,平均归一化修改检索等级减少了17%~22.1%。因此将ImageNet上预训练的卷积神经网络用于遥感图像检索是一种有效的方法。 相似文献
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随着遥感图像数量的急剧增加,基于内容的遥感图像检索系统已成为一个研究热点。该文在以综合区域匹配算法为图像相似度度量的前提下,提出了以空间绿颜色特征值降序排序的遥感图像数据库植被区域检索方法。首先,用综合区域匹配算法对图像进行相似度度量;然后,依据这些图像的空间绿颜色特征值对图像进行降序排序,从而得到含有植被区域这一高级语义特征的检索结果。实验表明:该方法将检索查准率提高了20%,检索效率明显提高,可满足用户的需求。 相似文献
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遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系，这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前，彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理，导致3个通道之间的关系信息丢失，且没有充分利用数据本身所特有的几何特征，影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点，提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题，利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征，并使用四其对图像进行边缘检测，得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图，综合多种特征进行图像检索。实验结果表明，使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性，检索性能明显提高。 相似文献
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一种有效的基于灰度共生矩阵的图像检索方法 总被引：11，自引：0，他引：11
提出了一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法首先将原图像作平滑处理得到平滑图像，然后将原图像和平滑图像组合得到广义图像灰度共生矩阵，提取该矩阵的统计特征量，最后将该统计量组成归一化向量用以检索。实验结果表明，本方法的效果要优于单纯的灰度共生矩阵法。 相似文献
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介绍了遥感图像检索中边缘特征的不同描述方法。边缘特征有两种类型:一种是边缘图;另一种是边缘方向。文中分别采用目标图像和纹理图像对不同的方法进行了实验,结果表明将两种边缘特征结合可以提高检索的效果。 相似文献
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遥感图像检索目的是从遥感图像库中寻找出与查询图像相关的图像,但在检索过程中一般只考虑查询图像与待检索图像的相似度,通常忽略了遥感图像库中图像之间的语义相似度.针对该问题,本文提出一种基于蚁群算法和改进的加权图像到类距离的遥感图像检索算法.首先利用信息素浓度描述遥感图像库中图像之间的语义相似度,然后采用蚁群算法更新信息素浓度,最后在检索过程中,充分利用图像之间的语义相似度,提升遥感图像检索性能.此外,还改进了一种加权图像到类距离,用于提高度量查询图像与待检索图像间的相似度准确性,从而进一步提升检索性能.在两个公开的遥感图像数据集(UCMD和PatternNet)上的试验结果表明,本文方法能够取得比现有方法更好的检索结果. 相似文献
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提出了一种鲁棒的图像检索方法，它能够在检索大规模图像库时实现基于内容的快速匹配。匹配的索引来源于重量化HSV颜色空间得到的灰度图（Z值图）的区域特征。由于Z值图由反映色彩的聚类区域组成，并且使用矩方法来表达特征，因此该检索方法是鲁棒的，具有2维平移、尺度、旋转不变性，同时可以避免逐点匹配产生的时间耗费。 相似文献
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本文在系统介绍遥感图像检索中边缘特征描述方法的基础上,将边缘特征归纳为边缘图和边缘方向两类特征。通过对遥感目标图像库和纹理图像库上所做实验的分析,揭示了不同算法的特性,并指出综合两类特征可进一步提高算法的检索性能。 相似文献
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利用NSCT和Krawtchouk矩进行图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和Krawtchouk矩的图像检索算法。首先,通过NSCT对图像进行分解,提取每个分解层次上不同方向子带系数分布的数学特征作为图像的纹理特征;然后,利用Krawtchouk矩描述图像的形状特征;最后,根据加权的相似性度量实现图像检索。实验结果表明,所提取的特征向量具有平移、旋转、尺度不变性,且能获得更高的检索精度。 相似文献
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轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
除具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征.如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键.依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法.针对Contourlet变换响应不同特征方向能力的差别,采用正交补偿法加以改正,经过傅里叶算子的处理,从而实现旋转不变结构性边缘特征的检索.最后,在遥感目标图像上所作的实验证实了该算法的有效性. 相似文献