【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像检索，尤其涉及一种融合多特征的遥感图像检索方法。
技术介绍
1、因此，相关技术中，虽然可提高遥感图像检索的准确性和鲁棒性，但无法针对不同的查询图像自适应地调整特征权重，也无法有效利用特征的不同属性的贡献，且初步结果产生时，通常不会进行进一步的优化或调整，从而导致检索精度和检索效率难以进一步提高，影响用户的体验和检索系统的性能。
2、公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种融合多特征的遥感图像检索方法，能够解决检索精度和检索效率难以进一步提高的技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种融合多特征的遥感图像检索方法，包括：在数据库创建阶段，建立一个适用于检索任务的融合n个特征的基准图像数据库，其中，所述基准图像数据库的容量为，n和均为正整数；在图像检索阶段，当用户输入待检索图像时，获取所述待检索图像的n个特征并进行二值化，获得n个二值化特征；根据所述n个二值化特征，确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像的相似性度量；根据所述相似性度量，确定各个相似性度量的平均峰值相关能量和各个相似性度量的相关滤波一致性；根据所述平均峰值相关能量和所述相关滤波一致性，确定所述n个特征在本次图像检索中的特征权重；根据所述n个特征的特征权重和所述相似性度量，确定综合相似性度量；对所述综合相似性度量进行
3、根据本专利技术的第二方面，提供一种融合多特征的遥感图像检索设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行所述融合多特征的遥感图像检索方法。
4、根据本专利技术的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现所述融合多特征的遥感图像检索方法。
5、技术效果：根据本专利技术，通过融合多个特征，可更全面地描述图像的特征，从而提高检索的准确性。同时，利用信息熵对特征进行二值化，提高了特征的可区分性和减少了计算复杂度。通过计算待检索图像与基准图像数据库中各个图像的相似性度量，可量化图像之间的相似程度，有助于缩小检索范围，提高检索效率。根据不同应用场景的需求，确定平均峰值相关能量和相关滤波一致性，使得在单次检索过程中自适应地选择最优的特征组合，从而针对不同的待检索图像动态调整特征权重，以获得最优的检索精度。通过综合相似性度量，可更精准地定位匹配图像，从而优化检索效率。对初次检索返回的错误部分结果进行剔除，获得最优的检索结果，从而进一步提高检索精度和用户满意度。在获得n个二值化特征时，可通过第s维特征值和特征的熵与特征维数之间的比值的大小关系，对特征的m个维度的特征值进行二值化，从而获得n个二值化特征。将连续特征值转换为二值化特征可降低图像数据的复杂度。采用信息熵将特征值二值化，可提高检索精度。在确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像在第j个二值化特征上的相似性度量时，可通过计算待检索图像的第j个二值化特征与基准图像数据库中各个图像的第j个二值化特征之间的欧几里得距离，来确定待检索图像与每个基准图像之间在第j个二值化特征上的相似性度量。该相似性度量可在图像检索任务中找到与待检索图像最相似的图像，从而实现高效的图像检索和匹配。在确定各个相似性度量的平均峰值相关能量和各个相似性度量的相关滤波一致性时，可基于相似性度量的最大值和最小值，确定平均峰值相关能量，从而该特征可判断是否能够很好的分类基准图像数据库中的图像。基于相邻图像相似性度量的差异，确定相关滤波一致性，从而可判断由该特征返回的检索结果集是否具有相同的类别属性且均属于相似图像。在确定信任转变矩阵时，可通过特征之间的信任差异，更准确地确定信任转变矩阵中的各个元素值，从而为不同的特征间建立个性化的信任转移关系，使得在单次检索过程中自适应地选择最优的特征组合，为后续的研究提供理论基础和参考。在确定n个特征在本次图像检索中的特征权重时，可通过偏重参数和信任转变矩阵对先验权重进行调整，得到更符合实际情况的特征权重，从而确定各个特征的特征权重，可优化特征的重要性排序，提高检索准确性和效率。在确定综合相似性度量时，可通过不同的特征权重和各个特征上的相似性度量，确定综合相似性度量，可更准确地反映待检索图像与基准图像数据库中各个图像的整体相似程度。在确定新的综合相似性度量时，可通过待检索图像与子数据库中各个图像在特征权重最大的特征上的相似性在初次检索结果的相似性中的占比，确定新的综合相似性度量，从而客观且全面地评估待检索图像与子数据库中各个图像的相似性程度，进而能够更准确地排序和返回与待检索图像最相关的图像，有助于提高图像检索的精度，使得最终返回的结果更符合用户的需求和期望。
6、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本专利技术。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本专利技术的其它特征及方面将更清楚。
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1.一种融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，在图像检索阶段，当用户输入待检索图像时，获取所述待检索图像的N个特征并进行二值化，获得N个二值化特征，包括：
3.根据权利要求2所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，根据所述N个二值化特征，确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像的相似性度量，包括：
4.根据权利要求3所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，根据所述基准图像数据库中各个图像的第j个二值化特征和所述待检索图像的第j个二值化特征，确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像在第j个二值化特征上的相似性度量，包括：根据公式：确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像在第j个二值化特征上的相似性度量，其中，为待检索图像与基准图像数据库中第个图像在第j个二值化特征上的相似性度量，为基准图像数据库中第i个图像，q为待检索图像，为基准图像数据库中第个图像的第j个二值化特征，为待检索图像的第j个二值化特征，i≤，且i、、j均为正整数。<...
【技术特征摘要】
1.一种融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，在图像检索阶段，当用户输入待检索图像时，获取所述待检索图像的n个特征并进行二值化，获得n个二值化特征，包括：
3.根据权利要求2所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，根据所述n个二值化特征，确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像的相似性度量，包括：
4.根据权利要求3所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，根据所述基准图像数据库中各个图像的第j个二值化特征和所述待检索图像的第j个二值化特征，确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像在第j个二值化特征上的相似性度量，包括：根据公式：确定所述待检索图像与所述基准图像数据库中各个图像在第j个二值化特征上的相似性度量，其中，为待检索图像与基准图像数据库中第个图像在第j个二值化特征上的相似性度量，为基准图像数据库中第i个图像，q为待检索图像，为基准图像数据库中第个图像的第j个二值化特征，为待检索图像的第j个二值化特征，i≤，且i、、j均为正整数。
5.根据权利要求1所述的融合多特征的遥感图像检索方法，其特征在于，根...
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