航空学报
航空學報
항공학보
Acta Aeronautica ET Astronautica Sinica
2015年
9期
3069-3081
,共13页
杨俊俐%姜志国%周全%张浩鹏%史骏
楊俊俐%薑誌國%週全%張浩鵬%史駿
양준리%강지국%주전%장호붕%사준
遥感图像%图像理解%语义标注%条件随机场%上下文
遙感圖像%圖像理解%語義標註%條件隨機場%上下文
요감도상%도상리해%어의표주%조건수궤장%상하문
remote sensing images%image understanding%semantic labeling%conditional random field%context
遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务.首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果.同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注.Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果.
遙感圖像包含的信息豐富,紋理複雜,而遙感圖像語義標註又為後續的目標識彆、檢測、場景分析及高層語義的提取提供瞭重要信息和線索,這使其成為遙感圖像理解領域中一箇關鍵且極具挑戰性的任務.首先針對遙感圖像語義標註問題,提齣採用條件隨機場(CRF)框架對遙感圖像的底層特徵和上下文信息建模的方法,將Texton紋理特徵與CRF中的自相關勢能結閤來捕捉遙感圖像中的紋理信息及其上下文分佈,採用組閤Boosting算法進行Texton紋理特徵選擇和參數學習;然後將Lab空間中的顏色信息與CRF中的互相關勢能結閤來描述顏色上下文;最後用Graph Cut算法對CRF進行推導求解,得到圖像自動語義標註結果.同時,建立瞭可見光遙感圖像數據庫Google-4,併對全部圖像進行瞭人工標註.Google-4上的實驗結果錶明:採用CRF框架與Texton紋理特徵和顏色特徵相結閤對遙感圖像建模的方法與基于支持嚮量機(SVM)的方法相比較,能夠取得更準確的語義標註結果.
요감도상포함적신식봉부,문리복잡,이요감도상어의표주우위후속적목표식별、검측、장경분석급고층어의적제취제공료중요신식화선색,저사기성위요감도상리해영역중일개관건차겁구도전성적임무.수선침대요감도상어의표주문제,제출채용조건수궤장(CRF)광가대요감도상적저층특정화상하문신식건모적방법,장Texton문리특정여CRF중적자상관세능결합래포착요감도상중적문리신식급기상하문분포,채용조합Boosting산법진행Texton문리특정선택화삼수학습;연후장Lab공간중적안색신식여CRF중적호상관세능결합래묘술안색상하문;최후용Graph Cut산법대CRF진행추도구해,득도도상자동어의표주결과.동시,건립료가견광요감도상수거고Google-4,병대전부도상진행료인공표주.Google-4상적실험결과표명:채용CRF광가여Texton문리특정화안색특정상결합대요감도상건모적방법여기우지지향량궤(SVM)적방법상비교,능구취득경준학적어의표주결과.
