一种改进包模型的遥感图像检索方法-论文.pdf

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1、第39卷第9期武汉大学学报·信息科学版Vo1．39NO．92O14年9月GeomatiesandInformationScienceofWuhanUniversitySept．2014DOI：10．13203／j．whugis20130056文章编号：1671-8860(2014)09—1109—05一种改进包模型的遥感图像检索方法杨进刘建波戴芹1中国科学院遥感与数字地球研究所，北京，100094摘要：提出了一种改进的包模型图像检索方法，使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中，通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系，并记录该

2、关系；图像检索时，搜索检索图像与本底图像特征的对应关系，进而计算与入库图像的关系。该方法仅保存本底图像的局部不变特征，可实现感兴趣区域的图像检索。实验结果表明，该方法在提高图像检索准确性的同时，可以减少所需存储局部不变特征的数量。关键词：遥感图像检索；本底图像；包模式；视觉词汇；感兴趣区中图法分类号：P237．4；TP753文献标志码：A如何在海量遥感影像中快速检索感兴趣区域与目标成为目前急需解决的问题。传统的根据影1改进的BoW图像检索方案像元数据信息的影像检索方式已不能很好地实现感兴趣区域检索【。视觉词汇包(bag—of—word，BoW方案首先在文档检索中使用

3、，文献[6]BoW)方案是目前基于局部不变特征检索图像的将其扩展到计算机视觉领域，并提出了一种基于最主要框架，在图像检索领域有多个成功的应用BoW的图像检索框架。为了提高BoW框架的图案例j。但是，BoW检索方案在图像存在较多像检索准确性，文献[7]将文档查询中广泛应用的相似纹理时，检索结果的准确性较低。BoW方案词频一逆文档频率(term—frequencyinverse—docu—中，视觉词汇通过K—Means等方法生成，这等同ment—frequency，TF—IDF)方法引入视频词汇中。于全局最优约束下的分类。视觉词汇的生成不受结合K—NN投票算法减少高频视

4、觉词汇的权重，用户指导与控制，局部特征分配到视觉词汇时采同时提高低频视觉词汇的权重。文献E8]从文本查用最近邻原则。这种视觉词汇生成与分配方式存询方法中引入一种查询词汇扩展图像检索方法。在稳定性低与可靠性差的缺点。根据在Oxford该方法利用图像串将初次查询结果中的高频视觉数据集上的测试，局部特征分配到视觉词汇时，最词汇作为查询条件进行附加查询。查询扩展在初近邻词汇与次近邻词汇的距离比平均值大于次查询有较高准确度时能进一步提高系统整体检0．95。这意味细微的图像变化，如光照、尺度、旋转索性能。等，会使相同目标的局部特征分配到不同的视觉上述对BoW基本框架的改进虽然在

5、一定程词汇中。这无疑会降低图像搜索的准确性。度上提高了系统检索图像的准确性，但没有解决本文提出了一种适合遥感影像的改进视觉词局部不变特征分配到视觉词汇时不稳定的现象。汇包模型图像检索方案。该方案利用遥感影像库在遥感影像库中，包含大量相同目标不同尺中的图像间存在大量重叠区域的特点，建立本底度、不同光照条件、不同成像时间、不同卫星、不同特征库，用特征库中的特征作为视觉词汇表示遥传感器拍摄的影像。也就是说，遥感影像库中有感影像。该方案在将特征分配到视觉词汇的过程大量同名地物的多幅影像。以Landsat5卫星数中可以进行空间校验，这增强了特征分配的稳定据为例，中国区域的覆盖

6、次数超过了400次。性与可靠性。实验结果表明，在遥感图像检索中，本文从相同地区的多时相数据中选取出若干本文提出的方法同BoW方案相比，在提高目标本底影像作为模板，用于间接比较影像之间的相检索性能的同时减少了所需的存储空间。似度。收稿日期：2O14—04—18第一作者：杨进，博士，副教授，主要从事遥感图像检索理论与方法研究。Email：yangjin@radi．ac．CFI武汉大学学报·信息科学版利用本底影像改进的BoW遥感影像检索汇，本底图像的选择决定检索的准确性。根据遥(remotesensingimageretrieval，RSIR)框架如感图像的特点，设计了两

7、条本底图像准备原则：①图1所示。图像质量原则。本底图像应是无云、无缺行数据。·图像检索过程：I图像入库过程：②图像时相原则。每一个区域上有多个时相的遥感影像，这些遥感影像组成一个图像的按时问排列的序列串。选取本底数据时，应选择在时问维度上处于序列串中部的数据。这是因为遥感影像会随环境与人类活动发生变化。时间间隔越长，图像差异性越大。选取位于时间中部的影像不会造成本底图像与目标影像之间差异过大。1．3使用视觉词汇表示影像使用视觉词汇表示图像分两个步骤进行：①将图像的局部不变特征映射到视觉词汇，即本图1改进的BoW遥感影像检索框架底特征库中的特征；②将映射后的词汇组