基于语义的图像检索应用研究

通过对图像固有的颜色、纹理、形状等特征的自动识别,结合相应的降维方法,改进了传统的图像检索技术,为多媒体数据的检索提供了有益的探索。     

山区遥感图像的特征选择与检索研究

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号(GF-1)河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。     

一种新的基于内容遥感图像检索的图像分块策略

对常用的图像分块方法进行了说明，提出了平均块覆盖率、冗余数据比率等概念，以及平均块覆盖率和冗余数据比率是衡量CBRSIR系统分块方法优劣的重要标准这一论断。在此基础上，针对Quin-树存在的主要问题，提出了一种新的分块策略——Quin^＋-树，并将Quin^＋-树和Quad-树、Quin-树和Nona-树进行了分析和比较。实验证明，Quin^＋-树是最实用可行的CBRSIR图像分块方法。     

高分辨率卫星遥感图像及其应用

介绍了目前世界上分辨率最高的卫星图像,它的分辨率达到２ｍ。如果结合同时摄取的具有８０％重叠度的１０ｍ分辨率图像,就可以得到数字正射影像或进行立体量测。如果应用中需要这种高分辨率的图像,可以直接通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络购买或订购。     

卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索

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。     

基于K-L变换的多光谱遥感图像检索方法研究

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。     

轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用

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.     

多视觉特征与K-centroid聚类的高分辨率遥感图像检索

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。     

卫星遥感图像在广西南宁市地质环境调查中的应用

本文是南宁市地质环境遥感调查获得的几项有关地质环境的新认识的简介,对评价南宁地区地壳稳定性有重要价值,这几项新认识为：①发现南宁市位于一北东向的菱形新生代断陷盆地。中,②发现邕江一号桥西侧有一南北向断裂通过,③查明该区北西向断裂是一长期活动的活动断裂,与该区地震活动有密切关系。     

Design of content-based retrieval system in remote sensing image database

IntroductionContent-based i mage retrieval ( CBIR)[1 ,2]technology was proposedin 1990s andit is a i m-age retrieval technology using i mage vision con-tents such as color ,texture ,shape ,spatial rela-tionship ,not usingi mage notationto searchi ma-ges .…     

Design of content-based retrieval system in remote sensing image database

To retrieve the object region efficaciously from massive remote sensing image database, a model for content-based retrieval of remote sensing image is given according to the characters of remote sensing image application firstly, and then the algorithm adopted for feature extraction and multidimensional indexing, and relevance feedback by this model are analyzed in detail. Finally, the contents intending to be researched about this model are proposed.     

An improved Bag-of-Words framework for remote sensing image retrieval in large-scale image databases

Due to advances in satellite and sensor technology, the number and size of Remote Sensing (RS) images continue to grow at a rapid pace. The continuous stream of sensor data from satellites poses major challenges for the retrieval of relevant information from those satellite datastreams. The Bag-of-Words (BoW) framework is a leading image search approach and has been successfully applied in a broad range of computer vision problems and hence has received much attention from the RS community. However, the recognition performance of a typical BoW framework becomes very poor when the framework is applied to application scenarios where the appearance and texture of images are very similar. In this paper, we propose a simple method to improve recognition performance of a typical BoW framework by representing images with local features extracted from base images. In addition, we propose a similarity measure for RS images by counting the number of same words assigned to images. We compare the performance of these methods with a typical BoW framework. Our experiments show that the proposed method has better recognition performance than that of the BoW and requires less storage space for saving local invariant features.     

资源一号02D高光谱影像内陆水体叶绿素a浓度反演

2019-09-12成功发射的资源一号02D卫星(ZY-102D)搭载了新一代可见短波红外高光谱相机AHSI(Advanced Hyperspectral Imager),其丰富的细分波段和较高的空间分辨率在内陆湖库水质监测方面具有较大潜力,但数据可用性有待分析和验证.本研究以中国华东和华北平原的典型富营养湖库(太湖、...     

改进的边缘角度直方图在遥感图像检索中的应用

针对基于形状的遥感图像检索中区域分割困难这个问题,本文提出利用边缘角度直方图作为形状特征对遥感图像进行检索;针对遥感影像分辨率和颜色反差对检索性能的影响,本文提出采用多尺度分析的思想,提取图像在多个尺度上的边缘角度直方图特征进行检索。通过单一尺度边缘角度直方图特征和多尺度边缘角度直方图特征检索的对比实验,揭示了本文所提出的改进方案使遥感图像的检索精度提高了约31个百分点。     

基于动态阈值哈希的大规模遥感影像快速内容检索方法

随着我国遥感对地观测技术的快速发展,接收和存档的遥感影像数据量呈指数级增长,传统的检索方法难以在超大的遥感影像数据量上进行快速内容检索,造成遥感影像检索技术缺乏突破性进展,使得我国遥感影像利用率和利用效率受到限制。本文提出了一种创新的哈希索引方法,该方法根据特征向量的空间分布情况动态生成向量的哈希编码,可对高维的遥感影像特征向量进行低维编码,大大降低了检索计算量,可显著提高大规模遥感影像库内容检索的准确率和效率。在天地图数据集的检索试验表明本文提出方法在准确度和检索效率上均有显著提升,有较大的应用潜力。     

多分类器实例协同训练遥感图像检索

提出一种基于多分类器协同训练的遥感图像检索方法,该方法在不同特征集上分别建立分类器,利用不同分类器的协同性自动标记未知样本,从而有效解决了小样本问题。通过与相关反馈方法进行实验比较分析,结果表明,这两种方法各有优劣,检索结果基本相当,然而多分类器协同训练方法避免了相关反馈过程中人工的多次反馈,自动化程度更高。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

基于边缘图与边缘方向的遥感图像检索

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.