一种具有双层信息损失优化结构的遥感图像检索方法

• 作者: 唐晓亮 张维 彭晏飞 訾玲玲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遥感图像检索 卷积神经网络 哈希学习 聚类
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1853-1857,1862
• 页数: 6页
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.057

摘要

当前主流的图像检索方法在处理遥感图像时不能针对遥感图像信息丰富、特征维度高的特点,并且通过传统的特征提取方法得到的图像特征表达能力弱、信息损失严重,因此不能取得较高精度的检索结果.针对上述问题,提出具有双层信息损失优化结构的哈希编码方法用于遥感图像检索.首先,将经过傅里叶变换滤波降噪处理后的遥感图像数据输入卷积网络(convolutional neural network,CNN),通过多层卷积得到表达图像的深层特征向量;然后利用K-means算法对图像特征聚类,再在每个聚类内寻找最优的哈希函数,进而得到图像对应的二进制哈希码;最后利用汉明距离对图像进行相似性比较,完成对图像数据的有效检索.实验结果表明,对比于其他算法,该方法提高了检索的查准率、查全率以及平均检索精度,对于遥感图像有较好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	訾玲玲	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	43	76	5.0	6.0
2	唐晓亮	辽宁工程技术大学软件学院	13	50	5.0	6.0
3	彭晏飞	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	45	178	8.0	11.0
4	张维	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0