[发明专利]一种基于高斯尺度空间构建遥感影像语义的方法有效
| 申请号： | 201210390177.8 | 申请日： | 2012-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN102945550A | 公开（公告）日： | 2013-02-27 |
| 发明（设计）人： | 邵振锋;周熙然 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于高斯尺度空间构建遥感影像语义的方法，包括以下步骤：首先构建遥感影像的高斯尺度空间；然后分别建立包括同一尺度下的遥感影像不同空间区域和同一遥感影像空间区域下的不同尺度的二维高斯尺度树形层次结构；基于两个不同类型的高斯尺度树形层次结构分别构建非结构性语义和结构性语义，完成基于高斯尺度空间构建遥感影像语义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 空间 构建 遥感 影像 语义 方法 | ||
【主权项】：
一种基于高斯尺度空间构建遥感影像语义的方法，包括以下步骤：步骤1，基于遥感影像的内容，通过高斯函数建立遥感影像的高斯尺度空间；步骤2，提取遥感影像的稳定特征区域和尺度特征区域，所述提取遥感影像的稳定特征区域，包括在步骤1所得遥感影像的高斯尺度空间中，对每一个高斯尺度分别执行以下子步骤，步骤21.1，将同一高斯尺度下影像内容划分为不同的影像空间区域；步骤21.2，根据步骤21.1所划分同一高斯尺度下影像的影像空间区域，提取该高斯尺度下影像的稳定特征点；步骤21.3，基于步骤21.2所得的稳定特征点，提取该高斯尺度的稳定特征区域；所述提取遥感影像的尺度特征区域，包括在步骤1所得遥感影像的高斯尺度空间中执行以下子步骤，步骤22.1，对每个高斯尺度下影像内容划分不同的影像空间区域；步骤22.2，根据步骤22.1所划分各高斯尺度下影像的影像空间区域，基于各个不同尺度之间具有的尺度不变特征提取影像空间区域下的尺度特征点；步骤22.3，基于步骤22.2所得的尺度特征点，提取遥感影像的尺度特征区域；步骤3，根据步骤2所得稳定特征区域建立高斯尺度的树形层次结构，根据步骤2所得尺度特征区域建立高斯尺度的树形层次结构，得到一个二维高斯尺度空间的树形层次结构；步骤4，基于步骤3根据稳定特征区域建立的高斯尺度的树形层次结构，建立非结构性层次语义；基于步骤3中根据尺度特征区域建立的高斯尺度的树形层次结构，建立结构性层次语义。
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