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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

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

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

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-05-13
  • 刊出日期:  2015-01-05

利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

    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

  • 中图分类号: P237P208

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.

English Abstract

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.

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