层级稀疏化的Mid-Level特征空间下高分辨率遥感影像检索方法研究

批准号:
41401376
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
陈建胜
依托单位:
学科分类:
D0113.遥感科学
结题年份:
2017
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
杨健、严明、林蕾
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中文摘要
随着我国高分辨率遥感数据量的急剧增长,从海量影像中检索目标影像日益成为一个繁重的工作,其检索技术成为遥感信息提取与共享的瓶颈。传统的基于低层视觉特征的检索方法存在信息冗余、数据量大的问题。本课题以多传感器获取的高分辨率遥感影像为研究对象,引入抗噪声能力强、数据量小的Mid-Level特征,重点研究Mid-Level特征的稀疏表达与层级稀疏化方法。在实现多特征约束的低层视觉特征集优选的基础上,研究基于层级贝叶斯模型与正交匹配追踪模型的Mid-Level特征稀疏表达方法;针对遥感影像间空间分辨率差异大造成的检索难的问题,研究特征层级稀疏化方法,实现影像的多尺度稀疏特征向量表达,进而完成基于特征向量的遥感影像快速检索。通过该项目的研究,确立层级稀疏化的Mid-Level特征空间下高分辨率遥感影像检索方法体系,提高多传感器遥感影像检索效率与精度,推动高分辨率遥感影像信息提取与挖掘的深入应用与发展。
英文摘要
With the rapid growth of high resolution remote sensing image data, finding the target image from the mass image has increasingly become a heavy work, high efficient retrieval of remote sensing images technology become the bottleneck of remote sensing image information extraction and sharing. There are some problems of too large amount of data and too much redundant information in the traditional image retrieval method based on low-level visual features. This project take the high resolution remote sensing image from different time, different sensors as the research object, With hierarchy sparse representation theory, build the Mid-Level features of remote sensing image, and focus on sparse expression and pooling method in Mid-Level features construction of remote sensing image. After getting the steady low-level visual feature, according to sparse expansion theory, on the basis of sparse sampling and hierarchical Bayesian clustering method, build the Mid-Level features of remote sensing image, And aiming at the problem of large differences between remote sensing image resolution, use the multi-level pooling method to realizes the finally feature vector expression of remote sensing image, then complete the rapid retrieval of remote sensing images based on finally feature vector. Based on the project research, we can establish the sparse Mid-Level feature space in the high-resolution remote sensing image retrieval method, improve the efficiency and precision of multi-phase, multi-sensor high-resolution remote sensing image retrieval, and promote the deeper application and development of high resolution remote sensing image information extraction and information mining.
随着高分辨率遥感数据的日益增多,其对区域的全覆盖需求,几乎得到满足。但如何充分利用好获取的海量数据成为遥感应用的重要课题。在遥感应用研究中,基于内容的遥感影像检索作为遥感应用技术研究的基础课题,一直是遥感领域的研究热点,特别是随着互联网技术的发展,遥感图像检索技术越来越受到学者乃至社会用户的重视。本文首先针对单一低层视觉存在的噪声敏感,抗干扰能力弱的问题,构建多特征约束的特征优选集,特别是将空间信息引入到特征优选集中。同时研究Mid-level特征的稀疏表达方法,从概率分析的角度构建协同表示分类模型ProCRC,构建稳定性较好的协同表示分类器。最后将多尺度与空间特性引入到Mid-level特征中,弥补传统图像检索技术中,存在的因尺度差异大、空间位置转换而无法匹配的缺陷。实验表明,基于多尺度的Mid-level特征有助于提高遥感图像的检索稳定性,尤其是对遥感影像中存在复杂地物的情况。
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DOI:10.3390/rs8050403
发表时间:2016-05
期刊:Remote. Sens.
影响因子:--
作者:Lei Lin;Yu Meng;Anzhi Yue;Yuan Yuan-Yuan;Xiaoyi Liu;Jingbo Chen;Mengmeng Zhang;Jiansheng Chen
通讯作者:Lei Lin;Yu Meng;Anzhi Yue;Yuan Yuan-Yuan;Xiaoyi Liu;Jingbo Chen;Mengmeng Zhang;Jiansheng Chen
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DOI:10.1117/1.jrs.11.042619
发表时间:2017-11
期刊:Journal of Applied Remote Sensing
影响因子:1.7
作者:Chen Jingbo;Wang Chengyi;Yue Anzhi;Chen Jiansheng;He Dongxu;Zhang Xiuyan
通讯作者:Zhang Xiuyan
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