[發明專利]基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法

有效

• 申請號: 201310245809.6
• 申請日: 2013-06-20
• 公開（公告）號: CN103336801A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發明（設計）人: 李士進;謝萍;馮鈞;於慧;萬定生;朱躍龍
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/46
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 楊楠

1.基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、對遙感圖像進行分塊，每個圖像塊作為一個子圖像，所有圖像塊構成子圖像集；

步驟2、在至少兩個不同的特征空間中，分別以所述子圖像集為數據集建立LSH索引；所述特征空間為顏色特征空間或/和紋理特征空間；

步驟3、對于給定的查詢樣本，分別利用各特征空間的LSH索引進行LSH檢索，得到各特征空間中的LSH檢索結果；

步驟4、根據各特征空間中的LSH檢索結果，計算各特征空間的索引有效性指標：

顏色特征空間的索引有效性指標???????????????????????????????????????????????以及紋理特征空間的索引有效性指標分別按照以下公式計算：

其中，，

式中，表示簇的大小；表示由查詢樣本命中的哈希桶中的子圖像構成的目標簇；表示由與查詢樣本最近鄰的哈希桶中的子圖像構成的非目標簇；表示樣本x與查詢樣本之間的距離，對于顏色特征，采用直方圖交距離；對于紋理特征，采用歐氏距離；代表查詢樣本與每個簇之間的平均距離；

步驟5、分別選擇索引有效性指標值最小的顏色特征、紋理特征作為最優顏色特征和最優紋理特征，并按照以下方法確定最優顏色特征和最優紋理特征的二值化權重：索引有效性指標值大于1，則權重設為0；否則，權重設為1；

步驟6、當兩種最優特征中存在權重為0的特征時，僅使用權重為1的特征空間中的LSH檢索結果作為最終的遙感圖像檢索結果；當兩種最優特征權重均為1時，對這兩種最優特征空間中的LSH檢索結果所包含的所有子圖像，通過對兩種最優特征的相似性進行加權線性運算來生成綜合相似性，并從中選出前若干個具有最大綜合相似性的子圖像作為最終的遙感圖像檢索結果。

2.如權利要求1所述基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法，其特征在于，所述至少兩個不同的特征空間包括至少兩個不同的顏色特征空間和至少兩個不同的紋理特征空間。

3.如權利要求1所述基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法，其特征在于，步驟5中所述通過對兩種最優特征的相似性進行加權線性運算來生成綜合相似性，具體按照以下方法：

在最優顏色特征空間和最優紋理特征空間中分別計算給定查詢樣本與所述子圖像集中各子圖像之間距離的方差；

然后按照以下公式確定最優顏色特征和最優紋理特征的綜合相似性權重、：

，

，

其中，和分別表示最優顏色特征空間和最優紋理特征空間中給定查詢樣本與所述子圖像集中各子圖像之間距離的方差；

最后根據下式得到給定查詢樣本與任一子圖像i之間的綜合距離，綜合距離越小，表明綜合相似性越高：

?，

其中，和分別表示最優顏色特征空間和最優紋理特征空間中給定查詢樣本與子圖像i之間的距離。

4.如權利要求3所述基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法，其特征在于，所述從中選出前若干個具有最大綜合相似性的子圖像作為最終的遙感圖像檢索結果，具體按照以下方法：

從所述子圖像集中選取部分子圖像，并在最優顏色特征空間和最優紋理特征空間中分別計算出這一部分子圖像相互之間距離的均值T_c和T_t；

按照下式確定相似性閾值：

?，

其中，和分別為最優顏色特征和最優紋理特征的綜合相似性權重；

最后從兩種最優特征空間中的LSH檢索結果所包含的所有子圖像中，選取與給定查詢樣本之間的綜合距離小于等于相似性閾值的子圖像，作為最終的遙感圖像檢索結果。

5.如權利要求4所述基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法，其特征在于，從所述子圖像集中選取部分子圖像具體是指從子圖像集中隨機選取10%的子圖像。

6.如權利要求1～5任一項所述基于多特征LSH索引組合的遙感圖像檢索方法，其特征在于，所述對遙感圖像進行分塊，采用重疊分塊策略，將遙感圖像分為一系列部分重疊的64*64大小的圖像塊，塊之間重疊大小為60*60。