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为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影像,在该类别的影像集中进行相似度匹配,返回与查询影像最为相似的图像,实现检索。实验结果表明,新方法提取的特征不仅具备局部不变特征的鲁棒性,还提供了必要的语义信息,在影像检索领域具有较强的实用性和适用性。 相似文献
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江舒静 《测绘与空间地理信息》2014,(5):95-97
缩小语义鸿沟,是基于内容的遥感影像检索的必经之路,本文提出了一种基于多种底层特征的视觉词袋方法来进行不同分辨率的遥感影像的分类和检索。主要涉视觉词袋模型的构建以及该模型采用不同的底层特征描述对实验结果的影响。通过对不同分辨率的遥感影像进行基于不同底层特征组合的视觉词袋特征的提取,从而得到一系列分类检索实验结果。结果表明,基于底层特征组合的视觉词袋方法能有效地提高不同分辨率遥感影像的分类和检索效果。 相似文献
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高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集。然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息。因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用“珠海一号”高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集。并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析。本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑。 相似文献
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为充分利用遥感影像的多尺度特征，解决遥感影像尺度差异、类间相似和类内差异等现象给高精度场景分类造成的困难，本文提出了一种注意力引导特征融合和联合学习的遥感影像场景分类方法。首先，利用深层卷积神经网络提取影像不同层次的特征图；然后，利用设计的残差注意力机制增强不同层次特征图的语义信息、抑制冗余噪声信息；最后，使用全局均值池化获取不同层次特征图的全局信息以构建特征向量，并将不同层次的特征向量融合，3个不同层次的特征向量及融合后的特征向量分别采用独立的全连接层进行分类。利用联合损失训练网络参数，采取多分类器决策级融合的方式提高预测的稳健性。在UC Merced、AID和NWPU-RESISC45数据集上的试验结果表明，本文方法显著改善了对相似场景及类内差异显著场景的辨识能力，与使用多尺度特征的同类型场景分类方法相比，总体分类精度分别提高0.84%、4.04%和4.43%。 相似文献
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联合稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类 总被引：1，自引：0，他引：1
零样本影像分类技术旨在通过学习数据集的部分类别（可见类）,获得识别在训练阶段未出现类别（不可见类）的能力。该技术在遥感大数据时代具有重要现实意义。目前,遥感领域的零样本场景分类方法对于映射后的语义空间优化关注很少,导致已有方法的整体分类性能较差。基于这一考虑,本文提出了一种基于稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类方法。在训练的有监督学习模块,基于可见类的类别语义向量和场景影像样本,实现深度特征提取器学习和视觉空间到语义空间的稳健映射。在训练的无监督学习阶段,基于全体类别的类别语义向量和不可见类遥感影像样本,分别通过协同表示学习和k近邻算法来渐进修正不可见类类别的语义向量,从而缓解可见类语义空间与不可见类语义空间的漂移问题和自编码跨域映射模型映射后不可见类语义空间与协同表示后不可见类语义空间的偏移问题。在测试阶段,基于学习所得的深度特征提取器、自编码跨域映射模型和修正后的不见类语义向量,实现对不可见类遥感影像场景的分类。本文整合多个已有公开的遥感影像场景数据集,组建了一个新的遥感影像场景数据集,在此数据集上进行试验。试验结果表明本文提出的算法在多种不同的可见类与不可见类的划分情况下都明显优于已有公开零样本分类方法。 相似文献
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针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。 相似文献
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针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性和KNN高精度的优势,避免了直方图分割最佳阈值的选取;与传统的KNN算法相比,本文算法大大提高了分类效率,且精度相当,满足实际生产应用的需求。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度. 相似文献
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The Remote Sensing Image Matching Algorithm Based on the Normalized Cross-Correlation and SIFT 总被引：2，自引：0，他引：2
SIFT (scale invariant feature transform) is one of the most robust and widely used image matching algorithms based on local features. However, its computational complexity is high. In order to reduce the matching time, an improved feature matching algorithm is proposed in this paper under the premise of stable registration accuracy. This paper proposed a normalized cross-correlation with SIFT combination of remote sensing image matching algorithm. The basic idea of the algorithm is performing the space geometry transformation of the input image with reference to the base image. Then the normalized cross-correlation captures the relevant part of the remote sensing images. By this way, we can reduce the matching range. So some unnecessary calculations are properly omitted. By utilizing the SIFT algorithm, we match the preprocessed remote sensing images, and get the registration points. This can shorten the matching time and improve the matching accuracy. Its robustness is increased correspondingly. The experimental results show that the proposed Normalized cross-correlation plus SIFT algorithm is more rapid than the standard SIFT algorithm while the performance is favorably compared to the standard SIFT algorithm when matching among structured scene images. The experiment results confirm the feasibility of our methods. 相似文献
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从低层视觉特征与地物空间关系特征对影像内容进行描述,建立检索模板与目标影像间的相似性直方图表达,提出一种适用于高分辨率遥感影像检索的新方法。首先,利用Quin+树将大幅面原始遥感影像分解为一系列同尺寸的序列子块;然后,分别提取各子块的低层视觉特征与地物关系特征,并以子块为基元构建候选子块的特征直方图;最后,对比检索模板与候选子块间的特征直方图相似性,实现高分辨率遥感影像的检索。使用多幅多源高分辨率遥感影像进行实验,结果表明本文方法对耕地、水系、建筑物等地类的检索精度大都维持在0.8以上,且各项检索性能指标均优于已有的两种遥感图像检索算法。 相似文献
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当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。 相似文献
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由于影像间显著的几何和辐射差异,多源遥感影像自动匹配一直是目前研究的难点问题。首先引入具有光照和对比度不变性的相位一致性模型,并对其进行扩展,构建相位一致性的特征方向信息,然后借助于梯度方向直方图的模板结构,利用其特征值和特征方向,建立一种局部特征描述符——局部相位一致性方向直方图（local histogram of orientated phase congruency,LHOPC）,最后利用欧氏距离作为匹配测度进行同点名识别。对四组多源遥感影像进行试验,其结果表明,相比于尺度不变特征转换和加速鲁棒性特征算法,LHOPC能更为有效的抵抗影像间的辐射差异,提高了匹配性能。 相似文献
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利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。 相似文献
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基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。 相似文献
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为提高高分辨率光学遥感图像港口自动检测的准确性,常需综合多类线索并进行复杂的特征提取、融合与分类推理,从而带来较高的计算复杂度。为此,仿生人类视觉注意机制,提出了一种复合线索视觉注意模型,综合利用高分辨率光学遥感图像港口多尺度底层特征和高层知识线索,实现了港口检测特征自然融合与综合分类推理。该方法在提高检测效果的同时较好地控制了计算量的增长,避免了复杂特征的大范围区域提取,采用多步快速算法降低了整个算法的计算复杂度,实现了计算资源受限条件下港口的快速定位与检测。同时,由于能将有限计算资源快速聚焦于最可能含有港口目标的区域,大大提高了目标检测方法响应的实时性。来自不同卫星的高分辨率光学遥感图像实验结果,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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针对大规模无序影像稀疏三维重建问题,本文提出一种稳健、高效且易于并行的分区优化的混合式SfM方法。首先,利用SIFT算法进行影像匹配,无须GPS/INS等其他辅助信息,仅利用影像间的匹配结果计算得到的影像关联度完成影像分区。然后,提出一种改进的增量式SfM方法实现每个分区内快速重建,以及提出多项标准自动剔除不可靠分区并将这些分区内影像重新划分至其他分区,实现分区的动态调整。最后,提出一种稳健高精度的分区融合算法,实现相机参数、影像姿态和场景三维信息的准确融合。多组不同规模、不同影像类型以及不同场景的典型数据试验结果表明本文方法对不同数据集具有很好的稳健性,在保持高精度的同时能大大提高重建效率,尤其适用于大规模影像数据集。 相似文献