基于ScSPM-Reranking的高分辨率遥感影像的检索
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图片说明： 枷竦哪谠谔卣鳎囵饫锸褂昧?文献［17］的ScSPM的方法获取图像的特征。Sc-SPM是基于稀疏编码(Sc)的空间塔式匹配(SPM)的改进。本文通过式(6)、(7)来计算深层次的图像特征:z=F(V)(6)zi=max{|v1i|，|v2i|，，…，|vMi|}(7)在式(6)和(7)中，zi是z的第i个元素，vij是V对应的i行j列的元素，F是基于V定义的池化函数。在实验中，首先基于图像提取denseSIFT［22］特征，然后在这些特征的基础上进行稀疏编码计算，提取V，最后结合式(6)和(7)计算图像特征的多尺度的表达，基本流程如图1所示。图1ScSPM特征提取流程图2基于Ｒeranking的遥感影像检索在本文第1节，通过ScSPM提取了遥感影像的特征，进一步可以借助于cityblock距离或欧式距离，来衡量图像之间的相似度。在本文中，使用city-block距离来进行遥感影像之间的初步检索，然后在此基础上，对初步检索的结果进行Ｒeranking，得到高精度的检索结果。本文基于文献［18］对初步检索的结果进行Ｒeranking。通过计算cityblock距离可以得到与查询图像目标Q对应的前k个匹配结果。为了获取高精度的匹配图像，需要对检索结果进行Ｒerank-ing。在图2中，利用cityblock距离搜索查询图像Q对应的前k个匹配图像，存放在列表，listQ中所检索到的图像N1，N2，…，Nk分别以其自身为检索图像继续检索，最后形成k+1个列表:listQ，listN1，listN2，…，listNk。由于数据库图像数量是固定的，在以上检索的结果中，存在着大量重复的彼此交叉的检索结果(数据库图像)，如何更好地表达在这些检索中的图像与查询图像Q之间的相似度，是一个关键的问题。图2Ｒeranking排序通过式(8)来计算在以上检索列表中某一幅图像与查询图像之?
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图片说明：Ｒeranking排序
【作者单位】： 内蒙古建筑职业技术学院市政与路桥工程学院;北京师范大学地理学与遥感科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(41371324)资助项目
【分类号】：TP751
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号：2515291
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