[發明專利]一種基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法

有效

• 申請號: 201110054624.8
• 申請日: 2011-03-08
• 公開（公告）號: CN102073748A
• 公開（公告）日: 2011-05-25
• 發明（設計）人: 邵振峰;朱先強;劉軍
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 張火春

1.一種基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一，設置能夠描述影像庫中影像類型的視覺關鍵詞，并從影像庫中分別選出能反映各視覺關鍵詞的若干幅影像，作為訓練影像；

步驟二，提取所有訓練影像的各類顯著視覺特征；

步驟三，對所有訓練影像，將得到的各類顯著視覺特征分別采用聚類算法進行聚類，得到與視覺關鍵詞個數相等的聚類中心，將每個聚類中心映射為一個關鍵模式；采用高斯混合模型擬合任一顯著視覺特征屬于每類視覺關鍵詞的概率密度函數，高斯混合模型參數估計來自訓練影像，擬合方法采用期望最大化估計方法，從而建立起視覺關鍵詞層次模型；

步驟四，采用與步驟二一致的方式分別提取影像庫中所有影像的各類顯著視覺特征；

步驟五，針對影像庫中的每一幅影像，由步驟三所得概率密度函數計算顯著視覺特征屬于每類視覺關鍵詞的概率，若屬于某類視覺關鍵詞的概率最大，則認為顯著視覺特征屬于該類視覺關鍵詞，從而實現顯著視覺特征到視覺關鍵詞的映射；

步驟六，針對影像庫中的每一幅影像，根據預設的設定權重參數，統計每類視覺關鍵詞在該影像中出現的頻率，進而構建描述該影像語義的視覺關鍵詞特征向量；

步驟七，采用預設的相似性度量準則，通過視覺關鍵詞特征向量計算待檢索影像與影像庫中所有影像的相似性，將檢索結果按照相似性從高到低排序并輸出。

2.根據權利要求1所述基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法，其特征在于：步驟二和步驟四中，提取的顯著視覺特征包括顯著點、對象驅動的主色調和紋理。

3.根據權利要求2所述基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法，其特征在于：提取顯著視覺特征的實現方式如下，

(1)?利用SIFT圖像局部特征描述算子提取所有訓練影像的顯著點，從而獲取影像的顯著點特征，每個顯著點用一個128維特征向量來表示；

(2)?對所有訓練影像進行基于Quick?Shift算法的過分割，對過分割結果進行區域合并，然后對一致性對象區域采用HSV模型，根據其色調通道的量化結果提取出各區域的主色調，從而獲取影像的主色調特征，每一個對象區域的主色調特征用一個特征向量來表示；

(3)?對所有訓練影像進行基于Quick?Shift算法的過分割，對過分割結果進行區域合并，然后對一致性對象區域采用小波變換，獲取各尺度高頻分量的均值和方差作為紋理描述子，從而獲取影像的紋理特征，每一個對象區域的紋理特征用一個特征向量來表示。

4.根據權利要求3所述基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法，其特征在于：步驟六中，設置權重參數時，顯著點特征賦以均值權重，主色調特征和紋理特征以自身對象區域的面積為權重。

5.根據權利要求1或2或3或4所述基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法，其特征在于：步驟三中，所采用的聚類算法為K均值或ISODATA算法。

6.根據權利要求1或2或3或4所述基于視覺關鍵詞的遙感影像語義檢索方法，其特征在于：步驟七中，預設的相似性度量準則為KL散度的一階近似距離。