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分步式卫星图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
对于大型遥感图像数据库,如何快速有效的检索到需要的图像是一个关键问题。虽然许多不同的检索技术被设计用于减少需要检索的目标图像的数量,可是绝大多数检索技术都是基于低级特征并且没有或很少考虑高级语义信息。因此使用这些检索技术,检索到的图像在低级特征空间比较相似而在语义方面却关系不大。为了解决这一问题,本文提出了一种分布式卫星图像检索方案。该方案首先利用贝叶斯网络预选一组与用户查询目的相关的候选图像,然后再利用计算代价更高的基于区域的相似度度量方法来对候选图像重新排序并返回给用户。这样检索到的图像不但与用户的查询目的高度相关,而且与查询图像有着相似的低级信号特征。另外,由于候选图像比数据库中存储的图像要少的多,因此本文提出的检索方案大大减少了对大型数据库的检索时间。 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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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,CN... 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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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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基于直方图的遥感图像相似性检索方法比较 总被引:7,自引:0,他引:7
相似性度量是用于研究多源数据之间相似程度的,是对空间数据进行模式识别的基础。通过单波段遥感图像的检索对两组直方图相似性检索方法进行了实验研究,即基于特征向量的相似性度量和基于概率的相似性度量。实验中发现第一组相似度量中有两种以往较少用于遥感图像检索的方法表现出色,它们分别是,统计距离和相似夹角余弦度量。第二组实验中,针对其中包含较明显的目标物体且背景较为单一的遥感图像(其直方图可看作混合高斯分布),在类别可分离判据的基础上,根据K-近邻法则提出了一种计算该类图像之间相似值的方法。实验结果表明基于K-近邻法则的计算方法行之有效。所得出的结论将对多源数据分析中相似性度量的理解与选择有积极意义。 相似文献
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提出了一种半监督流形图像检索方法。给定查询图像,首先利用L1距离进行相似度计算,构造出图像数据库的加权图并排序;然后,由用户从排序结果中选择少量与查询图像相似的图像,形成正反馈图像集合作为已标注样本,其他图像作为未标注样本,进行基于拉普拉斯流形正则化的半监督学习,训练分类函数;最后利用训练好的分类函数对数据库中的图像进行分类排序,返回检索结果。在Corel图像数据集上的实验结果表明,半监督流形图像检索方法能获得较好的效果。 相似文献