基于遗传算法和SVM的遥感图像检索

摘要：

目前在基于内容的遥感图像检索中,存在图像内容描述不精确,图像查询精度低以及图像查询结果排序错误的问题.就此问题,提出了一种基于遗传算法优化和支持向量机(SVM)的遥感图像检索方法.该方法首先利用遗传算法优化遥感图像特征组合参数,得到对图像内容描述精确度较高的遥感图像检索模型,然后结合优化后的图像相似度计算模型对传统的SVM相关反馈算法进行改进,将遥感图像的视觉特征信息考虑到相关反馈的图像相似度计算中,并根据用户的反馈信息对图像的相似度计算模型进行修正,从而提高遥感图像查询的精度.实验结果表明,该方法优化了图像查询的排序结果,提高了遥感图像的检索精度,有效地减少了图像检索的反馈次数.

关键词：遥感图像检索、遗传算法、支持向量机、相关反馈

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61172144;国家科技支撑计划项目2013BAH12F02

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：875-880