基于遗传算法和SVM的遥感图像检索

发布时间：2017-07-15 20:31

  本文关键词：基于遗传算法和SVM的遥感图像检索

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【摘要】：目前在基于内容的遥感图像检索中,存在图像内容描述不精确,图像查询精度低以及图像查询结果排序错误的问题.就此问题,提出了一种基于遗传算法优化和支持向量机(SVM)的遥感图像检索方法.该方法首先利用遗传算法优化遥感图像特征组合参数,得到对图像内容描述精确度较高的遥感图像检索模型,然后结合优化后的图像相似度计算模型对传统的SVM相关反馈算法进行改进,将遥感图像的视觉特征信息考虑到相关反馈的图像相似度计算中,并根据用户的反馈信息对图像的相似度计算模型进行修正,从而提高遥感图像查询的精度.实验结果表明,该方法优化了图像查询的排序结果,提高了遥感图像的检索精度,有效地减少了图像检索的反馈次数.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;辽宁省数字化矿山装备工程技术研究中心;
【关键词】： 遥感图像检索 遗传算法 支持向量机 相关反馈
【基金】：国家自然科学基金项目(61172144)资助 国家科技支撑计划项目(2013BAH12F02)资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言近些年来,随着传感器技术和数据通信技术的发展,包含着丰富信息的遥感图像作为空间数据的载体,正以相当高的速率急剧增长.作为地球表面地理现象的一种描述,遥感图像不同于一般的图像,不存在明显或单一的主题信息.多尺度、多样化和高维度是遥感图像不同于其他领域图像的特

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本文编号：545665