遥感图像检索方法、装置、计算机可读存储介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种遥感图像检索方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于图像处理与模式识别领域。该方法包括：获取检索图像和待检索图像集中所有目标图像的K个特征，所述K个特征包括VGG16特征和至少一个改进VGG16特征；对每个目标图像，分别根据所述K个特征计算检索图像与该目标图像的相似性度量；获取所述K个特征中每个特征的权重；对每个目标图像，将每个特征的权重和相似性度量加权求和，得到综合相似性度量；满足预设阈值范围的综合相似性度量对应的目标图像即为检索结果；或者，对所有综合相似性度量进行排序，排序靠前的若干个综合相似性度量对应的目标图像即为检索结果。本发明专利技术提高了遥感图像检索系统的检索精度。

Remote sensing image retrieval method, device, computer readable storage medium and equipment

【技术实现步骤摘要】
遥感图像检索方法、装置、计算机可读存储介质及设备
本专利技术涉及图像处理与模式识别领域，特别是指一种遥感图像检索方法、装置、计算机可读存储介质及设备。
技术介绍
遥感图像检索系统是日常场景图像的检索系统在遥感图像上的新应用。随着空间遥感技术的快速发展，遥感图像数目急剧增加，建立大规模遥感图像检索系统越来越重要。优异的图像表征有利于提高遥感图像检索系统的信任。传统的图像表征主要是遥感图像的底层视觉特征，包括颜色、纹理、形状和空间信息等。VGG16网络是牛津大学在2014年提出来的模型。由于它的简洁性和实用性，成为了较流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。但是受分辨率等因素的影响，遥感图像有更高的多样性和复杂性，VGG16网络对遥感图像中小尺度目标特征的学习能力不好，VGG16网络直接用于遥感图像特征提取，对细节特征学习不到位，信任低。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供一种遥感图像检索方法、装置、计算机可读存储介质及设备，提高了遥感图像检索系统的检索精度。本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种遥感图像检索方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取检索图像和待检索图像集中所有目标图像的K个特征，所述K个特征包括VGG16特征和至少一个改进VGG16特征；/n对每个目标图像，分别根据所述K个特征计算检索图像与该目标图像的相似性度量；/n获取所述K个特征中每个特征的权重；/n对每个目标图像，将每个特征的权重和相似性度量加权求和，得到综合相似性度量；/n满足预设阈值范围的综合相似性度量对应的目标图像即为检索结果；或者，对所有综合相似性度量进行排序，排序靠前的若干个综合相似性度量对应的目标图像即为检索结果；/n其中：所述VGG16特征通过VGG16网络得到，所述改进VGG16特征通过改...

【技术特征摘要】
1.一种遥感图像检索方法，其特征在于，所述方法包括：
获取检索图像和待检索图像集中所有目标图像的K个特征，所述K个特征包括VGG16特征和至少一个改进VGG16特征；
对每个目标图像，分别根据所述K个特征计算检索图像与该目标图像的相似性度量；
获取所述K个特征中每个特征的权重；
对每个目标图像，将每个特征的权重和相似性度量加权求和，得到综合相似性度量；
满足预设阈值范围的综合相似性度量对应的目标图像即为检索结果；或者，对所有综合相似性度量进行排序，排序靠前的若干个综合相似性度量对应的目标图像即为检索结果；
其中：所述VGG16特征通过VGG16网络得到，所述改进VGG16特征通过改进VGG16网络得到；
所述改进VGG16网络在所述VGG16网络的第二个全连接层之后增加若干卷积层，以及残差层、反卷积层和Eltwise层，并将所述VGG16网络的第一个全连接层和第二个全连接层修改为卷积层。


2.根据权利要求1所述的遥感图像检索方法，其特征在于，所述若干卷积层包括四组共七个卷积层，第一组卷积层包括第一卷积层和第二卷积层，第二组卷积层包括第三卷积层和第四卷积层，第三组卷积层包括第五卷积层和第六卷积层，第四组卷积层包括第七卷积层；
所述第六卷积层连接所述残差层，所述第七卷积层连接所述反卷积层；所述残差层和反卷积层连接所述Eltwise层，所述Eltwise层依次连接有激活层和池化层。


3.根据权利要求2所述的遥感图像检索方法，其特征在于，在所述VGG16网络的第二个全连接层得到VGG16特征，在改进VGG16网络的Eltwise层使用Prod、Sum、Max三种Eltwise方式中的至少一种，在所述池化层得到至少一个改进VGG16特征。


4.根据权利要求1-3任一所述的遥感图像检索方法，其特征在于，所述对每个目标图像，分别根据所述K个特征计算检索图像与该目标图像的相似性度量，包括：
将检索图像和所有目标图像的K个特征进行二值化处理，得到二值化特征；
根据所述检索图像的二值化特征与每个目标图像的K个二值化特征计算检索图像与目标图像的距离，每个目标图像得到K个距离；
对每个目标图像的K个距离进行归一化，得到每个目标图像的K个特征对应的K个相似性度量。


5.根据权利要求4所述的遥感图像检索方法，其特征在于，所述获取所述K个特征中每个特征的权重包括：
根据所有目标图像每个特征对应的相似性度量，通过相关反馈法获取每个特征的信任；
根据每个特征的信任，通过如下公式构造表示对每个特征偏好程度的转移矩阵H：



其中，H(x,y)为转移矩阵H的元素，prex和prey分别为特征Fx和特征Fy的信任，α为设定的偏置系数；
初始化每个特征的权重，并通过如下公式进行若干次迭代，获得最终每个特征的权重：
wd＝γwd-1+(1-γ)Hwd-1(γ∈[0,1])
其中，wd为第d次迭代后的每个特征的权重，wd-1为第d-1次迭代后的每个特征的权重，γ为设定的迭代参数。


6.根据权利要求5所述的遥感图像检索方法，其特征在于，所述对每个目标图像，将每个特征的权重和相似性度量加权求和，得到综合相似性度量，包括：
根据每个特征的信任将特征分为好特征和坏特征；
通过如下公式计算综合相似性度量：



其中，sim(q)为待检索图像集中目标图像q的综合相似性度量，wq(i)为好特征的权重，为坏特征的权重，K1为坏特征的数目，Di(q)为目标图像q第i个特征的相似性度量。


7.一种遥感图像检索装置，其特征在于，所述图像检索装置包括：
特征提取模块，用于获取检索图像和待检索图像集中所有目标图像的K个特征，所述K个特征包括VGG16特征和至少一个改进VGG16特征；
相似性度量...

【专利技术属性】
技术研发人员：周军，江武明，王洋，王姣娟，
申请(专利权)人：北京眼神智能科技有限公司，北京眼神科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11