基于FSFDP-BoV模型的遥感影像检索

发布时间：2017-07-27 11:10

  本文关键词：基于FSFDP-BoV模型的遥感影像检索

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【摘要】：为提高遥感影像检索的精度,提出一种基于快速查找密度峰值聚类(Fast Search and Find of Density Peaks,FSFDP)的改进视觉词袋(Bag of Visual word,BoV)模型,该方法充分利用FSFDP聚类算法分类精度高和聚类参数易于选择等优点,增强BoV模型特征量化的稳定性和可靠性。实验表明,与经典BoV模型相比,FSFDP-BoV模型能够得到更高的检索精度。
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【关键词】： 遥感影像 检索 BoV 密度峰值聚类
【基金】：国家973计划项目(2012CB719906)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言随着遥感影像的数据源和数据量的快速增长[2],基于内容的图像检索[2]成为当前遥感影像检索的一个研究热点和难点[3,4],提高遥感影像检索精度已成为基于内容的影像检索研究的必经之路。视觉词袋(Bag of Visual word,BoV)模型是基于内容的图像检索中最热门的方法之一[5]。B，

本文编号：581110