[发明专利]基于图像分割和改进VLAD的遥感图像检索方法及系统有效
| 申请号： | 201811623482.0 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109766467B | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 邓练兵 | 申请（专利权）人： | 珠海大横琴科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F16/583;G06F16/51 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 519031 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图像分割和改进VLAD的遥感图像检索方法及系统，包括利用全卷积网络训练分割，获取检索图像库中所有图像的全局卷积层特征和图像内分割所得不同区域的局部卷积层特征；提取出分割后每个区域的信息熵，利用改进VLAD和信息熵获取特征表示，利用主成分分析降维；根据图像特征表示进行相似性度量，返回检索结果。本发明结合图像分割和改进的VLAD，同时考虑了不同区域的特征信息，在卷积层特征上进一步提取有效特征表示，降低了计算成本，并且对于尺度变化，噪声干扰均具有鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像分割 卷积 遥感图像检索 信息熵 改进 分割 主成分分析降维 图像 图像特征表示 相似性度量 尺度变化 检索结果 检索图像 特征表示 特征信息 网络训练 有效特征 噪声干扰 鲁棒性 全局卷 积层 返回 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像分割和改进VLAD的遥感图像检索方法，其特征在于：包括以下步骤，/n步骤a，利用全卷积网络训练分割，获取检索图像库中所有图像的全局卷积层特征和图像内分割所得不同区域的局部卷积层特征；/n步骤b，对于检索图像库中的每一幅图像，根据步骤a所得区域的局部卷积层特征，提取出分割后每个区域的信息熵；/n步骤c，利用VLAD和信息熵获取对检索图像库中的每一幅图像编码后的特征表示，实现如下，/n首先，对检索图像库中的所有图像的全局卷积层特征进行k-means聚类，得到M个聚类中心，聚类中心集合C＝{c
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