【CN110059216A】遥感影像检索方法及系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910347088.7

(22)申请日 2019.04.27

(71)申请人 西安科技大学

地址 710000 陕西省西安市雁塔中路58号

(72)发明人 徐聪　井成　

(74)专利代理机构 深圳众邦专利代理有限公司

44545

代理人 王红

(51)Int.Cl.

G06F 16/583(2019.01)

G06K 9/00(2006.01)

G06K 9/46(2006.01)

G06K 9/62(2006.01)

(54)发明名称

遥感影像检索方法及系统

(57)摘要

本发明提供一种遥感影像检索方法及系统。

该方法包括：获取待检索影像，并对待检索影像

进行影像优化，以得到优化影像；获取优化影像

的RGB参数，并对RGB参数分别进行颜色直方特征

和纹理特征的提取，以得到多个特征参数；对特

征参数进行特征组合，并根据组合结果进行相似

度匹配，以得到多个相似度参数值；通过权重计

算获取综合相似度参数，判断是否大于阈值；若

是，则根据特征参数进行检索。本发明能够快速

有效地将一幅高分辨率遥感影像进行有针对性

地进行统计，得到不同类型的地物要素所占的比

例和相应图幅中的具体位置，能够快速获得一幅

高分辨率遥感影像中所包含的内容，使得不具有

专业目视解译的业余人员也能够参与到海量遥

感影像的管理工作中去。权利要求书2页 说明书6页 附图4页CN 110059216 A 2019.07.26

C N 110059216

A

权　利　要　求　书1/2页CN 110059216 A

1.一种遥感影像检索方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检索影像，并对所述待检索影像进行影像优化，以得到优化影像；

获取所述优化影像的RGB参数，并对所述RGB参数分别进行颜色直方特征和纹理特征的提取，以得到多个特征参数；

对所述特征参数进行特征组合，并根据组合结果进行相似度匹配，以得到多个相似度参数值；

对所述相似度参数值进行权重计算，以多个相似度参数，通过权重计算获取综合相似度参数，判断是否大于阈值；

若是，则记录所述待检测影像的位置信息和影像信息。

2.根据权利要求1所述的遥感影像检索方法，其特征在于，所述对所述待检索影像进行影像优化的步骤包括：

对所述待检测影像中存在薄云或薄雾的影像进行匀光处理；

对所述待检测影像中辐射强度小于强度阈值的区域进行增强处理。

3.根据权利要求1所述的遥感影像检索方法，其特征在于，所述对所述RGB参数分别进行颜色直方特征和纹理特征的提取的步骤包括：

将所述RGB参数中的三个波段的原直方图划分为8个等长区间，以生成一个3×8的特征矩阵。

4.根据权利要求1所述的遥感影像检索方法，其特征在于，所述对所述RGB参数分别进行颜色直方特征和纹理特征的提取的步骤包括：

通过采用基元灰度共生矩阵算法，以生成7×7×4×3的特征向量矩阵。

5.根据权利要求4所述的遥感影像检索方法，其特征在于，所述通过采用基元灰度共生矩阵算法以生成7×7×4×3的特征向量矩阵的步骤包括：

在所述RGB参数中确定共生矩阵偏移量；

对影像中每个元素和周围8个像素形成的3×3矩阵进行遍历，以使将3×3矩阵规划到预设情况中；

将每种情况的2×2矩阵的7中分布方式根据中心像素和所述矩阵偏移量分别作为横纵坐标，以生成所述7×7×4×3的特征向量矩阵，所述7×7×4×3的特征向量矩阵包括R分量的7×7×4矩阵、G分量的7×7×4矩阵和B分量的7×7×4矩阵。

6.根据权利要求1所述的遥感影像检索方法，其特征在于，所述对所述RGB参数分别进行颜色直方特征和纹理特征的提取的步骤包括：

通过基于HSV色彩空间的4尺度6方向Log-Gabor小波变换算法，以生成4×6×2×3的特征向量矩阵。

7.根据权利要求1所述的遥感影像检索方法，其特征在于，所述通过基于HSV色彩空间的4尺度6方向Log-Gabor小波变换算法，以生成4×6×2×3的特征向量矩阵的步骤包括：将所述RGB参数转换为HSV参数，并对所述HSV参数进行Log-Gabor小波变换滤波；

对滤波后的所述HSV参数进行均值和方差的计算，以得到所述4×6×2×3的特征向量矩阵，所述4×6×2×3的特征向量矩阵包括H分量的4×6×2特征矩阵、S分量的4×6×2特征矩阵和V分量的4×6×2特征矩阵。

8.一种遥感影像检索系统，其特征在于，所述系统包括：

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