利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

摘要：

利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算子直接提取遥感影像局部特征进行检索时存在关键点数目多、特征维数高等问题,因此,本文利用视觉注意模型,根据目标显著性的大小从影像上提取显著目标区域,并采用K-means聚类方法对提取的SIFT局部特征进行聚类,得到用于检索的特征向量.实验结果表明,该方法不仅符合人眼的视觉特性,且在降低SIFT关键点数目和特征维数的同时提高了检索精度和检索效率.

关键词：SIFT、视觉注意模型、目标显著性、局部特征、K-means聚类

所属期刊栏目：40

分类号：P237;P208(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China,No.61172174 ;Program for New Century Excellent Talents in University,No.NCET-12-0426 ;the Basic Research Program of Hubei Province,No.2013CFA024.国家自然科学基金资助项目61172174;教育部新世纪优秀人才基金资助项目NCET-12-0426;湖北省自然科学基金杰青资助项目2013CFA024.

在线出版日期：2015-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：46-52