[发明专利]基于多特征LSH索引组合的遥感图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征LSH索引组合的遥感图像检索方法，属于遥感图像检索技术领域。本发明将高维特征空间最好的索引技术之一的LSH索引引入遥感图像检索领域，能在规模上有效解决维度灾难和检索耗时的问题，实现了遥感图像的快速检索；同时，本发明针对LSH索引提出了一个新的索引有效性指标—基于特征鉴别能力的索引有效性指数（FDIVI），通过对各个特征空间上的LSH索引评估选择最能区分目标和背景的特征，从而有效提高了检索结果的准确性。相比现有技术，本发明能够更快速准确地实现海量遥感图像数据的检索。

主权项

1.基于多特征LSH索引组合的遥感图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对遥感图像进行分块，每个图像块作为一个子图像，所有图像块构成子图像集；步骤2、在至少两个不同的特征空间中，分别以所述子图像集为数据集建立LSH索引；所述特征空间为颜色特征空间或/和纹理特征空间；步骤3、对于给定的查询样本，分别利用各特征空间的LSH索引进行LSH检索，得到各特征空间中的LSH检索结果；步骤4、根据各特征空间中的LSH检索结果，计算各特征空间的索引有效性指标：颜色特征空间的索引有效性指标以及纹理特征空间的索引有效性指标分别按照以下公式计算：其中，，式中，表示簇的大小；表示由查询样本命中的哈希桶中的子图像构成的目标簇；表示由与查询样本最近邻的哈希桶中的子图像构成的非目标簇；表示样本x与查询样本之间的距离，对于颜色特征，采用直方图交距离；对于纹理特征，采用欧氏距离；代表查询样本与每个簇之间的平均距离；步骤5、分别选择索引有效性指标值最小的颜色特征、纹理特征作为最优颜色特征和最优纹理特征，并按照以下方法确定最优颜色特征和最优纹理特征的二值化权重：索引有效性指标值大于1，则权重设为0；否则，权重设为1；步骤6、当两种最优特征中存在权重为0的特征时，仅使用权重为1的特征空间中的LSH检索结果作为最终的遥感图像检索结果；当两种最优特征权重均为1时，对这两种最优特征空间中的LSH检索结果所包含的所有子图像，通过对两种最优特征的相似性进行加权线性运算来生成综合相似性，并从中选出前若干个具有最大综合相似性的子图像作为最终的遥感图像检索结果。