基於視覺關鍵字層次模型的遙感圖像檢索研究

《基於視覺關鍵字層次模型的遙感圖像檢索研究》是依託武漢大學，由邵振峰擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於視覺關鍵字層次模型的遙感圖像檢索研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：邵振峰
• 依託單位：武漢大學

項目摘要

本項目試圖從研究符合人類視覺感知特性的遙感圖像檢索理論、模型和方法出發，為解決目前遙感圖像數據套用領域數據又多又少的矛盾提供全新的解決途徑。本項目以從遙感圖像複雜的視覺特徵中提取符合視覺特性的語義場景信息為目標，研究遙感圖像視覺關鍵字層次模型、遙感圖像語義建模、基於視覺關鍵字的檢索算法等內容。首先提出將遙感圖像視覺特徵抽象為包含低層視覺辭彙、中層關鍵模式及高層語義信息的視覺關鍵字層次模型，分別表示視覺特徵元素的集合表達、低層視覺辭彙的代表性實例表達及圖像場景信息的語義表達，並通過自動聚類和機器學習理論建立層次間的關聯和映射；進一步研究不同尺度遙感圖像視覺顯著特徵提取模型、關鍵模式搜尋和視覺關鍵字語義描述方法；最後研究基於遙感圖像顯著點、主色調和紋理構建多類別關鍵字模型的方法及視覺相似性度量模型等。本項目的研究對於解決從海量遙感圖像庫中快速定位和查找感興趣目標問題具有理論意義及實用價值。

結題摘要

本項目研究符合人類視覺感知特性的遙感圖像檢索理論、模型和方法，以解決目前遙感圖像數據套用領域數據又多又少的矛盾。 （1） 遙感圖像視覺關鍵字層次模型 遙感圖像可表示為從像素到局部顯著特徵或基元、目標對象和場景的層次模型，在模型的各層次上都包含一系列描述視覺信息的視覺辭彙。本項目將視覺關鍵字按級別分為低層視覺辭彙、中層關鍵模式及高層含有語義的視覺關鍵字三個層次。通過這種層次化的特徵表達方式，建立了遙感圖像的視覺關鍵字層次模型，進而能夠從視覺特徵中提取語義信息，縮小了低層特徵與高層語義之間的“語義鴻溝”。 （2） 遙感圖像語義建模 遙感圖像語義建模具體包括視覺顯著特徵提取、關鍵模式擬合及搜尋、視覺關鍵字語義描述三個方面，是本項目的關鍵技術所在。視覺顯著特徵提取主要研究顯著點、主色調和紋理特徵的提取方法，從遙感圖像中挖掘出包含更多語義信息的視覺特徵；關鍵模式擬合和搜尋主要研究各類視覺顯著特徵空間中的特徵聚類方法，在此基礎上獲取了各類視覺特徵的聚類中心，即關鍵模式；視覺關鍵字語義描述主要研究多個關鍵模式表達為一個語義關鍵字的組合機制，以及不同類型的語義關鍵字對標識圖像貢獻率的計算方法，以此為基礎統計了各語義關鍵字在圖像中出現的頻率，進而構建了遙感圖像中的視覺關鍵字特徵矢量。 （3） 基於視覺關鍵字的檢索算法 基於已獲取的分別描述圖像的顯著點、主色調和紋理特徵的三類視覺關鍵字，分別構建了各特徵類別的視覺關鍵字模型。為了更好地進行基於視覺關鍵字的遙感圖像檢索，研究了檢索圖像與目標圖像的語義視覺相似性度量模型及基於該模型的檢索算法，並提供了相應的視覺空間檢索性能評價方法。 總之，本項目借鑑了傳統文本檢索領域中用關鍵字表徵文檔語義的思想，實現了從遙感圖像視覺特徵到語義場景的映射，提高了檢索的準確度，為海量遙感數據的管理提供了一個很好地解決思路。