[发明专利]一种基于视觉关键词的遥感影像语义检索方法

摘要

本发明涉及一种基于视觉关键词的遥感影像语义检索方法，包括以下步骤：先设定描述影像库中影像内容的视觉关键词，从影像库中选取训练影像，提取每一幅训练影像的显著视觉特征，包括显著点、主色调和纹理，然后通过聚类算法的聚类中心得到关键模式，采用高斯混合模型建立视觉关键词层次模型，再提取影像库中所有影像的显著视觉特征，设定权重参数，构建描述该影像语义的视觉关键词特征向量，最后按照相似度准则计算待检索影像与所有影像的相似度，并按照相似度高低顺序输出检索结果。本发明通过视觉关键词建立低层显著视觉特征与高层语义信息之间的关联，能有效提高影像检索的查全率和查准率，同时本发明提供的技术方案具有良好的扩展性。

主权项

一种基于视觉关键词的遥感影像语义检索方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，设置能够描述影像库中影像类型的视觉关键词，并从影像库中分别选出能反映各视觉关键词的若干幅影像，作为训练影像；步骤二，提取所有训练影像的各类显著视觉特征；步骤三，对所有训练影像，将得到的各类显著视觉特征分别采用聚类算法进行聚类，得到与视觉关键词个数相等的聚类中心，将每个聚类中心映射为一个关键模式；采用高斯混合模型拟合任一显著视觉特征属于每类视觉关键词的概率密度函数，高斯混合模型参数估计来自训练影像，拟合方法采用期望最大化估计方法，从而建立起视觉关键词层次模型；步骤四，采用与步骤二一致的方式分别提取影像库中所有影像的各类显著视觉特征；步骤五，针对影像库中的每一幅影像，由步骤三所得概率密度函数计算显著视觉特征属于每类视觉关键词的概率，若属于某类视觉关键词的概率最大，则认为显著视觉特征属于该类视觉关键词，从而实现显著视觉特征到视觉关键词的映射；步骤六，针对影像库中的每一幅影像，根据预设的设定权重参数，统计每类视觉关键词在该影像中出现的频率，进而构建描述该影像语义的视觉关键词特征向量；步骤七，采用预设的相似性度量准则，通过视觉关键词特征向量计算待检索影像与影像库中所有影像的相似性，将检索结果按照相似性从高到低排序并输出。