如何在遥感图像数据库中快速、准确地找出目标图像,是检索系统的核心所在。基于对上下文语境敏感的贝叶斯网络(content-sensitive Bayesian network,CSBN),建立了含有方向关系的检索模型,并根据城市区域的特点,提出了适合城市区域检索...如何在遥感图像数据库中快速、准确地找出目标图像,是检索系统的核心所在。基于对上下文语境敏感的贝叶斯网络(content-sensitive Bayesian network,CSBN),建立了含有方向关系的检索模型,并根据城市区域的特点,提出了适合城市区域检索的方法。首先,通过贝叶斯网络对图像进行检索;然后,依据图像的平均高频信号强度(average high frequency signal strength,AHFSS)对候选图像进行筛选;最后,得到含有城市区域这一高级语义特征的最终检索结果。为了确定图像内部的方向关系,采用东北、西北、东南和西南4个区域的方向描述图像的8种方向关系,有效降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效地描述图像的场景语义,并具有较高的查准率和检索效率,可满足用户的需求。展开更多
文摘如何在遥感图像数据库中快速、准确地找出目标图像,是检索系统的核心所在。基于对上下文语境敏感的贝叶斯网络(content-sensitive Bayesian network,CSBN),建立了含有方向关系的检索模型,并根据城市区域的特点,提出了适合城市区域检索的方法。首先,通过贝叶斯网络对图像进行检索;然后,依据图像的平均高频信号强度(average high frequency signal strength,AHFSS)对候选图像进行筛选;最后,得到含有城市区域这一高级语义特征的最终检索结果。为了确定图像内部的方向关系,采用东北、西北、东南和西南4个区域的方向描述图像的8种方向关系,有效降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效地描述图像的场景语义,并具有较高的查准率和检索效率,可满足用户的需求。
