[发明专利]一种高分辨率遥感图像自动语义标记方法

摘要

本发明公开了一种高分辨率遥感图像自动语义标记方法，本发明在高分辨率遥感图像自动语义标记中，利用等级语义模型对遥感图像多尺度语义信息进行建模，并结合多示例学习方法实现对高分辨率光学遥感图像的自动标注。本发明的特点是：1）利用等级语义模型实现地物先验隶属关系的模型化表述；2）将多示例-多标记方法引入遥感图像语义标注，降低标记工作难度；3）图像标记输出结果以地物等级隶属关系形式给出，并且自动给出标注结果的概率置信度。

主权项

一种高分辨率遥感图像自动语义标记方法，包括： 步骤S102，对高分辨率遥感图像进行多尺度分解，自低分辨率尺度开始，每个尺度上的图像进行过分割，获取多个尺度上的过分割区域； 步骤S104，以每个尺度上过分割区域为单位对每一幅遥感图像提取颜色特征、纹理特征，SIFT特征以及熵特征，以过分割区域为单位构造特征向量； 步骤S106，以某个尺度上图像为词袋，以该图像中的过分割区域为多示例学习中的示例，以过分割区域的特征向量为示例的特征，在每个尺度上构造一个多示例‑多标记学习框架，从而在多个尺度上形成一个等级语义多示例‑多标记学习框架，利用训练样本分别在每个尺度上训练多示例‑多标记学习框架中的分类器，得到最佳分类器参数设置； 步骤S108，利用已训练的多示例‑多标记学习框架中的分类器，自低尺度到高尺度为序，对测试数据首先在低尺度上进行语义标注，并将标注的语义信息传递到高尺度，在低尺度语义信息辅助下对高尺度上图像进行语义标注；标注结果以概率形式输出，所有尺度上的语义标注结果构成图像地物类型等级标注置信构成图。