多视觉特征与K-centroid聚类的高分辨率遥感图像检索

摘要：

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.

关键词：多视觉特征、遥感图像、图像检索、迭代、聚类

所属期刊栏目：34

分类号：P237;TP753(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目61401185;辽宁省教育厅科学研究一般项目L2015225

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：496-500