Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2015, Vol. 27 Issue (4): 8-13    DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.04.02
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型
曾志1, 周永福2, 杜震洪3, 刘仁义3
1. 惠州学院计算机科学系, 惠州 516007;
2. 河源职业技术学院电子与信息工程学院, 河源 517000;
3. 浙江大学地理信息科学研究所, 杭州 310028
A parameterized evaluation model of similarity on multi-target retrieval for remote sensing image
ZENG Zhi1, ZHOU Yongfu2, DU Zhenhong3, LIU Renyi3
1. Department of Computer Science, Huizhou University, Huizhou 516007, China;
2. Electronic and Information Engineering Institute, Heyuan Polytechnic, Heyuan 517000, China;
3. Institute of GIS, Zhejiang University, Hangzhou 310028, China
全文: PDF(3433 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

在基于影像内容的图像检索中,检索目标的特征选取与相似度计算是当前研究的热点问题。面向对象的图像处理方法有利于描述对象及对象间的空间关系,因此,在影像多维特征描述的基础上,提出了一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型。该模型既考虑了影像目标间的空间关系,又顾及了影像目标局部特征间的相似度。首先,借鉴动态图像专家组-7(moving picture experts group,MPEG7)基于内容的图像层次化描述模式的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)描述影像内容的多维特征,并采用已有的方法分别计算各特征值; 然后,根据用户偏好设置各特征的权重系数,计算检索目标的整体相似度。该模型可定性地评价多目标检索的效果,为对影像数据库进行多目标检索提供参考与借鉴。通过实验发现,影像的目标检索不仅与相似度计算方法有关,而且与影像本身的内容复杂度有关。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
许剑辉
舒红
李杨
关键词 雪深MODIS雪盖高程多元非线性回归克里金(MNRK)    
Abstract

In content-based image retrieval (CBIR), the feature selection of target retrieval and similarity computing is a hot issue of current research. As the object-oriented image processing methods are conducive to describing the spatial relationships between objects, the authors proposed an parameterized evaluation model of similarity for multi-target retrieval on the basis of an analysis of multi-feature descriptor. This model not only takes into account the global spatial relationship between image objects but also considers the local features of image targets. The model organizes the multi-dimensional features for an image using the analytic hierarchy process (AHP)method under moving picture expert group (MPEG7)standard, then the eigenvalues are calculated using existing methods, and finally the weighting coefficients are set for calculating the overall similarity on the basis of user preferences so as to evaluate the effect of multi-target retrieval. Thus it can provide a powerful reference and experience for multi-target retrieval in an image database. The experimental results show that target retrieval is not only related to the method of similarity calculation but also related to the complexity of the image itself.

Key wordssnow depth    MODIS snow cover    elevation    multivariate nonlinear regression Kriging(MNRK)
收稿日期: 2014-06-18      出版日期: 2015-07-23
:  TP751.1  
  TP391  
基金资助:

国家自然科学基金项目 "内容-过程的海气二氧化碳源汇格局及时空演变研究"(编号: 4101356)和博士启动基金项目"云环境下大数据遥感影像高效处理关键技术"(编号: C513.0201)共同资助。

作者简介: 曾志(1971-),男,博士,高级工程师,主要从事网格计算、云计算与新一代GIS应用等研究。Email: zengzhi@zju.edu.cn。
引用本文:   
曾志, 周永福, 杜震洪, 刘仁义. 一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 8-13.
ZENG Zhi, ZHOU Yongfu, DU Zhenhong, LIU Renyi. A parameterized evaluation model of similarity on multi-target retrieval for remote sensing image. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2015, 27(4): 8-13.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2015.04.02      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2015/V27/I4/8

[1] 宋腾义, 汪闽.多要素空间场景相似性匹配模型及应用[J].中国图象图形学报, 2012, 17(10):1274-1282. Song T Y, Wang M.Multi-feature based spatial scene matching model and its application[J].Journal of Image and Graphics, 2012, 17(10):1274-1282.

[2] 吕金建, 文贡坚, 李德仁, 等.一种新的基于空间关系的特征匹配方法[J].测绘学报, 2008, 37(3):367-373, 379. Lv J J, Wen G J, Li D R, et al.A new method based on spatial relations for feature matching[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2008, 37(3):367-373, 379.

[3] 孙显, 王宏琦, 杨志峰.基于形状统计模型的多类目标自动识别方法[J].电子与信息学报, 2009, 31(11):2626-2631. Sun X, Wang H Q, Yang Z F.Automatic multi-categorical objects recognition using shape statistical models[J].Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(11):2626-2631.

[4] 李苏梅, 韩国强.感兴趣区域的确定及相似度计算方法[J].湖南工业大学学报, 2008, 22(4):48-52. Li S M, Han G Q.Methods on ROI confirmed and similarity computation[J].Journal of Hunan University of Technology, 2008, 22(4):48-52.

[5] Walter V.Object-based classification of remote sensing data for change detection[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2004, 58(3/4):225-238.

[6] Drǎgut L, Blaschke T.Automated classification of landform elements using object-based image analysis[J].Geomorphology, 2006, 81(3/4):330-344.

[7] 薄树奎, 韩新超, 丁琳.面向对象影像分类中分割参数的选择[J].武汉大学学报:信息科学版, 2009, 34(5):514-517. Bo S K, Han X C, Ding L.Automatic selection of segmentation parameters for object oriented image classification[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5):514-517.

[8] Zhi Z, Du Z H, Liu R Y.An object-level feature representation model for the multi-target retrieval of remote sensing images[J].Journal of Computing Science and Engineering, 2014, 8(2):65-77.

[9] Manjunath B S, Philippe S, Thomas S.Introduction to MPEG-7:Multimedia Content Description Interface[M].Wiley & Sons, 2002.

[10] Tan K L, Ooi B C, Thiang L F.Indexing shapes in image databases using the centroid-radii model[J].Data & Knowledge Engineering, 2000, 32(3):271-289.

[11] Foley H.A Multiple Criteria Based Approach to Performing Conflation in Geographical Information Systems[D].New Orleans:Tulane University, 1997.

[12] Kindratenko V V.On using functions to describe the shape[J].Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2003, 18(3):225-245.

[13] Grigeorescu S E, Petkov N, Kruizinga P.Comparison of texture features based on Gabor filters[J].IEEE Transactions on Image Processing, 2002, 11(10):1160-1167.

[14] Salton G, McGill M J.Introduction to Modern Information Retrieval[M].New York:McGraw-Hill, 1983.

[1] 李天祺, 王建超, 吴芳, 赵政, 张文凯. 基于多算法水边线提取的潮滩DEM构建[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 38-44.
[2] 冯力力, 江利明, 柳林, 孙亚飞. 新疆克拉牙依拉克冰川变化(1973—2016)主被动遥感监测分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 162-169.
[3] 孟蕾, 林超. 机载LiDAR技术生成DEM的质量检查与解决方案探讨[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 7-12.
[4] 伊丕源, 李瀚波, 童鹏, 赵英俊, 张川, 田丰, 车永飞, 吴文欢. 加入高程因子的航空高光谱影像大气辐射校正[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 66-72.
[5] 杜磊, 陈洁, 李敏敏, 郑雄伟, 李京, 高子弘. 机载激光雷达技术在滑坡调查中的应用——以三峡库区张家湾滑坡为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 180-186.
[6] 虞舟鲁, 王文超, 戎奕, 沈掌泉. 基于子像元交换算法和地形数据的土地覆盖亚像元制图研究[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 88-97.
[7] 宿渊源, 张景发, 何仲太, 姜文亮, 蒋洪波, 李强. 资源卫星三号DEM数据在活动构造定量研究中的应用评价[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 122-130.
[8] 许剑辉, 舒红, 李杨. 基于MODIS雪盖数据的北疆雪深多元非线性回归克里金插值[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 84-91.
[9] 孙知文, 于鹏珊, 夏浪, 武胜利, 蒋玲梅, 郭镭. 被动微波遥感积雪参数反演方法进展[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(1): 9-15.
[10] 林昊, 范景辉, 洪友堂, 涂鹏飞, 郭小方. 单频静态GPS在滑坡监测中的高程精度分析[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(2): 74-79.
[11] 白淑英, 史建桥, 沈渭寿, 高吉喜, 王冠军. 近30年西藏雪深时空变化及其对气候变化的响应[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(1): 144-151.
[12] 张微, 姚琪, 杨金中, 于浩, 吴建勇. 龙门山断裂带晚新生代以来分段活动的地形地貌表现[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(4): 113-121.
[13] 李光辉, 王成, 习晓环, 郑照军, 骆社周, 岳彩荣. 机载LiDAR和高光谱数据融合提取冰川雪线[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3): 79-84.
[14] 唐远彬, 刘文, 任少华. 基于无人机遥感技术的潮间带高程测量方法[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(2): 42-46.
[15] 高明星, 刘少峰. 青海贵德—共和—同德地区更新统最小古沉积面恢复与全新世侵蚀量计算[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(1): 99-104.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发