面向遥感影像的深度语义哈希检索

目的 哈希检索旨在将海量数据空间中的高维数据映射为紧凑的二进制哈希码,并通过位运算和异或运算快速计算任意两个二进制哈希码之间的汉明距离,从而能够在保持相似性的条件下,有效实现对大数据保持相似性的检索。但是,遥感影像数据除了具有影像特征之外,还具有丰富的语义信息,传统哈希提取影像特征并生成哈希码的方法不能有效利用遥感影像包含的语义信息,从而限制了遥感影像检索的精度。针对遥感影像中的语义信息,提出了一种基于深度语义哈希的遥感影像检索方法。方法 首先在具有多语义标签的遥感影像数据训练集的基础上,利用两个不同配置参数的深度卷积网络分别提取遥感影像的影像特征和语义特征,然后利用后向传播算法针对提取的两类特征学习出深度网络中的各项参数并生成遥感影像的二进制哈希码。生成的二进制哈希码之间能够有效保持原始高维遥感影像的相似性。结果 在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集及FLICKR-25K数据集上进行实验,并与多种方法进行比较和分析。当编码位数为64时,相对于DPSH（deep supervised Hashing with pairwise labels）方法,在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集、FLICKR-25K数据集上,mAP（mean average precision）指标分别提高了约2%、6%7%、0.6%。结论 本文提出的端对端的深度学习框架,对于带有一个或多个语义标签的遥感影像,能够利用语义特征有效提高对数据集的检索性能。     

一种基于张量积扩散的非监督极化SAR图像地物分类方法

针对相似度表达的困难性以及极化SAR图像中固有的相干斑噪声问题,该文提出了一种基于张量积(TPG)扩散的非监督极化SAR图像地物分类算法。张量积扩散一般用于光学图像的分割或检索,目前研究表明,其已可用于极化SAR(PolSAR)图像地物分类。基于张量积扩散可以稳健地度量数据点之间的测地线距离,因此能够更好地挖掘数据点之间内在的相似度信息。首先,将极化SAR图像进行分割,生成许多超像素;其次,基于超像素提取7种特征并生成一个特征向量,进而利用高斯核构建相似度矩阵;再次,基于已构建的相似度矩阵,利用张量积扩散沿着数据点的内在流形结构进行相似度的传播,实现全局的相似性度量,从而获得一个具有更强判别能力的相似度矩阵;最后,基于此相似度矩阵进行谱聚类以得到地物分类结果。该文在仿真和实测极化SAR图像上均进行了大量实验,并与4种经典算法进行对比,结果表明该方法可以有效地结合空间邻域相似度信息并取得更高的分类精度。