一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法技术

本申请提供一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，包括：获取目标文本特征向量W；对M进行第一切分处理，得到第一图像列表P1；根据P1得到第一匹配度列表R1；将R1中与W符合第一匹配条件的匹配度对应的第一图像确定为第二图像，得到第二图像列表P2；获取P2中每一第二图像在M中对应的原始像素点，得到原始像素点列表G；根据G分别对M进行第二切分处理和第三切分处理，得到第三图像列表P3和第四图像列表P4；获取P3中每一第三图像与W的匹配度，以及P4中每一第四图像与W的匹配度，得到第二匹配度列表R2第三匹配度列表R3；根据R1、R2和R3获取M中每一像素点对应的目标匹配度，得到目标匹配度列表R4；根据R4生成检索结果热力图。根据R4生成检索结果热力图。根据R4生成检索结果热力图。

【技术实现步骤摘要】
一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法


[0001]本申请涉及遥感图像识别领域，尤其涉及一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法。

技术介绍

[0002]卫星遥感具有获取地物信息速度快、效果好的特点，并且不受地域限制，因此它已经在导航、资源调查、测绘和军事侦察等领域获得了广泛的引用。高分辨率遥感影像可以真实的反应各种地物信息，它的空间分辨率一般可达到米级，它所反应的地物的空间，几何特征，形状及纹理信息都非常清晰和丰富。目前世界上主流的高分辨遥感卫星有很多，比如国内的资源卫星、高分卫星、天绘一号卫星、北京卫星等，他们的空间分辨率均可达到米级。在小空间尺度上观察地表的变化细节、进行大比例尺遥感制图，这都得益于这些高分辨率卫星遥感影响的出现。由于遥感高分辨率影像具有数据量大，数据复杂以及尺寸大的特点，使得对高分辨率的遥感图像进行内容识别时的数据处理量极大。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。
[0004]在本申请的一方面，提供一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，包括：
[0005]S100，获取针对待识别遥感图像M的原始识别条件文本信息A1对应的目标文本特征向量W。
[0006]S200，对M进行第一切分处理，得到第一图像列表P1＝(P11，P12，
…
，P1
i
，
…
，P1
n
)，i＝1，2，
…
，n；其中，n为对M进行第一切分处理后得到的第一图像的数量，P1
i
为P1中第i张第一图像；每一第一图像的图像尺寸均为第一尺寸。
[0007]S300，获取P1中每一第一图像与W的匹配度，得到第一匹配度列表R1＝(R11，R12，
…
，R1
i
，
…
，R1
n
)；其中，R1
i
为P1
i
和W之间的匹配度。
[0008]S400，将R1中与W符合第一匹配条件的匹配度对应的第一图像确定为第二图像，得到第二图像列表P2＝(P21，P22，
…
，P2
j
，
…
，P2
m
)，j＝1，2，
…
，m，m＜n；其中，m为R1中符合第一匹配条件的匹配度的数量，P2
j
为P2中第j个第二图像。
[0009]S500，获取P2中每一第二图像中的u个目标像素点在M中对应的原始像素点，得到原始像素点列表G＝(G1，G2，
…
，Gy，
…
，Gx)，y＝1，2，
…
，x；其中，Gy为M中对应的第y个原始像素点，x为M中对应的原始像素点的数量，x＝u*m。
[0010]S600，根据G分别对M进行第二切分处理和第三切分处理，得到第三图像列表P3＝(P31，P32，
…
，P3
y
，
…
，P3
x
)，和第四图像列表P4＝(P41，P42，
…
，P4
y
，
…
，P4
x
)；其中，P3
y
为以Gy为中心点对M进行第二切分处理得到的第三图像，每一第三图像的图像尺寸均为第二尺寸；P4
y
为以Gy为中心点对M进行第三切分处理得到的第四图像，每一第四图像的图像尺寸均为第三尺寸；第一尺寸大于第二尺寸大于第三尺寸。
[0011]S700，获取P3中每一第三图像与W的匹配度，以及P4中每一第四图像与W的匹配度，得到第二匹配度列表R2＝(R21，R22，
…
，R2
y
，
…
，R2
x
)和第三匹配度列表R3＝(R31，R32，
…
，R3
y
，
…
，R3
x
)；其中，R2
y
为P3
y
和W之间的匹配度，R3
y
为P4
y
和W之间的匹配度。
[0012]S800，根据R1、R2和R3获取M中每一像素点对应的目标匹配度，得到目标匹配度列表R4＝(R41，R42，
…
，R4
p
，
…
，R4
q
)，p＝1，2，
…
，q；其中，q为M中像素点的数量，R4
p
为根据M中第p个像素点所对应的每一目标图像的匹配度得到的目标匹配度；目标图像为第一图像、第三图像或第四图像。
[0013]S900，根据R4生成检索结果热力图。
[0014]在本申请的另一方面，提供一种电子设备，包括处理器和存储器。
[0015]所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行上述任一项所述方法的步骤。
[0016]在本申请的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行上述任一项所述方法的步骤。
[0017]本申请提供的快速大尺度遥感图像的内容识别方法，首先对待识别遥感图像M进行第一切分处理得到n个第一尺度的第一图像，并根据每一第一图像与目标文本特征向量W之间的匹配度，选择出符合第一匹配条件的匹配度对应的第一图像确定为第二图像，第二图像为与W匹配度较高的第一图像，即包含原始识别条件文本信息所要识别的目标的可能性更大的第一图像。如此，实现了对M于W的第一次匹配识别。然后根据每一第二图像在M中对应的原始像素点，对M进行第二切分处理和第三切分处理，得到x个第三图像和x个第四图像。可以理解的是，由于第二图像是与W匹配度较高的图像，且原始像素点是根据存在于第二图像中目标像素点确定的，故而第三图像和第四图像也是大概率能够包含原始识别条件文本信息所要识别的目标的。通过将第三图像和第四图像分别与W进行匹配度对比，完成M于W的第二次和第三次匹配识别。至此，得到了第一匹配度列表R1、第二匹配度列表R2和第三匹配度列表R3，三个匹配度列表中的匹配度，能够反应出M在不同图像尺度下的区域(即第一图像、第三图像和第四图像)与W之间的匹配情况，且小尺度匹配。同时，由于第一图像、第三图像和第四图像之间部分会存在区域重叠请的情况，故而本申请中会根据M中每一像素点所对应的每一目标图像的匹配度得到该像素点的目标匹配度，从而得到M中每一像素点与W之间的目标匹配度，使得根据R4生成的检索结果热力图，能够反应出M中每一像素点与W之间的匹配情况，实现了对遥感图像的像素级识别。
[0018]同时，由于图像尺寸更小(相较于第一图像)的第三图像和第四图像，是根据第二图像上的目标像素点确定出的，故而不用覆盖整张待处理遥感图像，使得在进行后续的第二次和第三次匹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，其特征在于，包括：S100，获取针对待识别遥感图像M的原始识别条件文本信息A1对应的目标文本特征向量W；S200，对M进行第一切分处理，得到第一图像列表P1＝(P11，P12，
…
，P1
i
，
…
，P1
n
)，i＝1，2，
…
，n；其中，n为对M进行第一切分处理后得到的第一图像的数量，P1
i
为P1中第i张第一图像；每一第一图像的图像尺寸均为第一尺寸；S300，获取P1中每一第一图像与W的匹配度，得到第一匹配度列表R1＝(R11，R12，
…
，R1
i
，
…
，R1
n
)；其中，R1
i
为P1
i
和W之间的匹配度；S400，将R1中与W符合第一匹配条件的匹配度对应的第一图像确定为第二图像，得到第二图像列表P2＝(P21，P22，
…
，P2
j
，
…
，P2
m
)，j＝1，2，
…
，m，m＜n；其中，m为R1中符合第一匹配条件的匹配度的数量，P2
j
为P2中第j个第二图像；S500，获取P2中每一第二图像中的u个目标像素点在M中对应的原始像素点，得到原始像素点列表G＝(G1，G2，
…
，Gy，
…
，Gx)，y＝1，2，
…
，x；其中，Gy为M中对应的第y个原始像素点，x为M中对应的原始像素点的数量，x＝u*m；S600，根据G分别对M进行第二切分处理和第三切分处理，得到第三图像列表P3＝(P31，P32，
…
，P3
y
，
…
，P3
x
)，和第四图像列表P4＝(P41，P42，
…
，P4
y
，
…
，P4
x
)；其中，P3
y
为以Gy为中心点对M进行第二切分处理得到的第三图像，每一第三图像的图像尺寸均为第二尺寸；P4
y
为以Gy为中心点对M进行第三切分处理得到的第四图像，每一第四图像的图像尺寸均为第三尺寸；第一尺寸大于第二尺寸大于第三尺寸；S700，获取P3中每一第三图像与W的匹配度，以及P4中每一第四图像与W的匹配度，得到第二匹配度列表R2＝(R21，R22，
…
，R2
y
，
…
，R2
x
)和第三匹配度列表R3＝(R31，R32，
…
，R3
y
，
…
，R3
x
)；其中，R2
y
为P3
y
和W之间的匹配度，R3
y
为P4
y
和W之间的匹配度；S800，根据R1、R2和R3获取M中每一像素点对应的目标匹配度，得到目标匹配度列表R4＝(R41，R42，
…
，R4
p
，
…
，R4
q
)，p＝1，2，
…
，q；其中，q为M中像素点的数量，R4
p
为根据M中第p个像...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文凯，袁志强，阮航，陈佳良，李硕轲，李霁豪，曾涛，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：