利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

周维勋; 邵振峰; 侯继虎

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利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

周维勋, 邵振峰, 侯继虎

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周维勋, 邵振峰, 侯继虎. 利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(1): 46-52.

引用本文:

周维勋, 邵振峰, 侯继虎. 利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(1): 46-52.

Zhou Weixun, Shao Zhenfeng, Hou Jihu. Remote Sensing Imagery Retrieval Method Based on Visual Attention Model and Local Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(1): 46-52.

Citation:

Zhou Weixun, Shao Zhenfeng, Hou Jihu. Remote Sensing Imagery Retrieval Method Based on Visual Attention Model and Local Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(1): 46-52.

利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目61172174 教育部新世纪优秀人才基金资助项目NCET-12-0426 湖北省自然科学基金杰青资助项目2013CFA024

详细信息

作者简介:
周维勋硕士主要从事遥感图像处理与影像检索研究

中图分类号: P237P208

Remote Sensing Imagery Retrieval Method Based on Visual Attention Model and Local Features

¹State key Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing Wuhan University Wuhan 430079 China

摘要: 利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SlFT)算子直接提取遥感影像局邵特征进行检索时存在关键点数目多、特征维数高等问题，因此，本文利用视觉注意模型，根据目标显著性的大小从影像上提取显著目标区域，并采用K-means聚类方法对提取的SIF丁局邵特征进行聚类，得到用于检索的特征向量实验结果表明，该方法不仅符合人眼的视觉特性,且在降低SI FT关键点数目和特征维数的同时提高了检索精度和检索效率.
- SIFT /
- 视觉注意模型 /
- 目标显著性 /
- 局部特征 /
- K-means聚类
Abstract: SIFT descriptor is widely used for local feature extraction. However，some problems such as large numbers of extracted key points and its high dimension appear when using SIFT to extract local features from remote sensing imagery directly. To solve these problems and improve the retrieval results，we use a visual attention model to extract objects using their saliency from remote sensing images. The visual attention model is used to extract salient objects through their saliency from remote sensing images firstly，then we use a K-means algorithm to cluster local features，these results are then used as feature vectors for similarity measures. Some experimental results show that our method not only decreases the number of key points and the dimension of local features，but also improves retrieval results at the same time. It also accords with the human visual system.
- SIFT /
- visual attention model /
- object saliency /
- local features /
- K-means

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[3]	霍亮, 段元晶, 朱翊, 沈涛, 张孝勇, 翟佳磊, 符季颖. 顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(8): 1282-1287. doi: 10.13203/j.whugis20200148
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[8]	张谦, 贾永红, 吴晓良, 胡忠文. 一种带几何约束的大幅面遥感影像自动快速配准方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(1): 17-21.
[9]	朱先强, 黄金才, 邵振峰, 程光权. 一种定义感兴趣局部显著特征的新方法及其在遥感影像检索中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 652-655.
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[11]	. 一种利用零交叉点理论的改进SIFT特征提取算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 270-273.
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[19]	潘励, 郑宏, 张祖勋, 张剑清. 集成高度和彩色纹理特征的影像目标模糊聚类识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(4): 311-314.
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利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目61172174 教育部新世纪优秀人才基金资助项目NCET-12-0426 湖北省自然科学基金杰青资助项目2013CFA024

作者简介:
周维勋硕士主要从事遥感图像处理与影像检索研究

收稿日期: 2013-05-13
刊出日期: 2015-01-05

中图分类号: P237P208

关键词:

SIFT /

摘要: 利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SlFT)算子直接提取遥感影像局邵特征进行检索时存在关键点数目多、特征维数高等问题，因此，本文利用视觉注意模型，根据目标显著性的大小从影像上提取显著目标区域，并采用K-means聚类方法对提取的SIF丁局邵特征进行聚类，得到用于检索的特征向量实验结果表明，该方法不仅符合人眼的视觉特性,且在降低SI FT关键点数目和特征维数的同时提高了检索精度和检索效率.