基于深度融合特征的高分辨率遥感图像检索方法
近年来,随着海量高分辨率遥感图像快速积累,亟需高效的遥感图像检索系统.为提升遥感图像检索的性能,本文对基于深度特征的高分辨率遥感图像检索展开研究,提出了一种基于深度融合特征的遥感图像检索方法.首先,基于当前复杂遥感场景下单一特征表示能力不足的问题,提出了一种基于深度网络的遥感图像特征均值-最大池化加权融合的方法.其次,基于该融合方法,构建了一套完整的遥感图像检索的系统框架.该系统框架结合了数据集特征增强、查询扩展等检索方法,进一步提升了遥感图像检索性能.最后,为了训练有效的深度网络,基于当今遥感图像检索数据集数量比较稀缺、常见数据集体量较小且场景较单一的现状,本文构建了一个场景丰富、体量较大的高分辨率遥感图像数据集.实验表明,该方法能够有效地提升深度特征在遥感图像中的检索效果.
遥感图像 图像检索 深度融合 特征增强 查询扩展
尹文昕 张跃 孙显 付琨
中国科学院电子学研究所 北京 100190
国内会议
西安
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2018-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）