[發明專利]融合空間方位關系語義的遙感圖像檢索方法

無效

• 申請號: 201010176447.6
• 申請日: 2010-05-18
• 公開（公告）號: CN101877007A
• 公開（公告）日: 2010-11-03
• 發明（設計）人: 汪閩;萬其明;張大騫;張青峰;宋騰義;顧禮斌
• 申請（專利權）人: 南京師范大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 程化銘

技術領域

本發明涉及一種遙感圖像檢索方法，具體說是一種融合空間方位關系語義和圖像視覺特征的遙感圖像檢索方法，屬于遙感圖像處理與信息提取領域。

技術背景

遙感圖像檢索(或者稱為遙感圖像查詢)是從遙感圖像數據庫中查詢返回用戶感興趣的圖像或圖像序列的過程。隨著遙感圖像數據量的急劇增加，如何對龐大的圖像庫進行有效管理，對圖像信息進行快速準確地查詢檢索便成為急待解決的問題。總結目前研究進展，遙感圖像檢索主要有以下三種方法：

(1)基于文本的圖像檢索(Text-Based?Image?Retrieval，TBIR)：該檢索方式根據人對圖像的理解添加一定的標注或描述性文本等，檢索的時候以這些人工注釋的文本信息為索引對圖像進行查詢檢索。此類方法主要存在如下幾個方面的問題：1)人工注釋工作量太大；2)人工注釋具有主觀性和不確定性。不同的觀察者或者同一觀察者在不同條件下對同一幅圖像的描述可能會有不同，因而不夠客觀和準確；3)文本無法完全概括圖像內容。

(2)基于內容的圖像檢索(Content-Based?Image?Retrieval，CBIR)：該檢索方式首先提取圖像的視覺特征(主要包括顏色、紋理、形狀等)，然后根據這些視覺特征進行圖像間相似性判斷，從而實現檢索過程。然而，目前CBIR主要利用了圖像的低層視覺特征進行檢索，而人對圖像內容的描述以及圖像之間的相似性的判斷則往往依據圖像所蘊含的高層語義，如對象、場景以及對象行為特征等等，這種圖像低層視覺特征與人們對圖像的理解之間的差異(有人稱其為“語義鴻溝”問題)使得CBIR的檢索結果有時不那么盡如人意。

(3)基于語義的圖像檢索(Semantic-Based?Image?Retrieval，SBIR)：所謂圖像語義，是指圖像內容的本質，是對圖像表達內容的高度抽象。可以認為圖像語義是屬于概念范疇，并可借用認知科學研究概念結構以及概念形成的研究成果。該檢索方法的思路就是提取圖像中所包含的高層語義信息，然后以這些語義信息為索引進行圖像檢索。根據圖像中各語義要素的抽象程度，可將圖像的語義信息分成6個層次(分別是特征語義、對象語義、空間關系語義、場景語義、行為語義、情感語義)，稱為圖像層次化語義模型(圖1)。

基于高層語義信息的圖像檢索被認為是最具發展前景的圖像檢索方式，但是，無論從生物視覺還是計算機視覺來說，人們對視覺理解的認識還遠非深刻，計算機自動從圖像中準確抽取語義描述就目前的技術手段來說還是一個非常困難的課題。因而，此方法目前是相關研究領域的熱點和難點，有待進一步的研究和發展。

Jiang?Li等人在《IEEE?TRANSACTIONS?ON?GEOSCIENCE?AND?REMOTE?SENSING》2004年4月第42卷第4期“Integrated?Spectral?and?Spatial?InformationMining?in?Remote?Sensing?Imagery”一文中提出了一種基于Gabor紋理特征和圖像對象語義的遙感圖像檢索方法。其思路是用支持向量機(Support?VectorMachine，SVM)方法對遙感圖像進行分類，將圖像分成水、綠草地、林地等8個類別。用戶檢索的時候，可以從圖像庫中選擇一幅圖像作為模板也可以直輸入一幅圖像作為模板。如果是用戶從數據庫中選擇的圖像，系統會根據該圖像中地物的類型以及占的面積比和每種地物的Gabor紋理特征，從數據庫中查找與其最接近的圖像集合。如果是用戶導入的圖像，系統會在線提取該圖像所包含的地物類型以及所占的面積比例，以及地物的Gabor紋理特征，然后和圖像庫中的圖像進行相似性計算，尋找與其最接近的圖像序列。該方法利用了圖像視覺特征和對象語義信息，但是沒有考慮對象的空間關系語義信息，為此，檢索精度有待提高。