主权项 |
基于作者‑流派主题模型的遥感图像自动类别标注方法,其特征在于,包括以下步骤:一、训练与作者‑流派主题模型生成步骤:1)对训练图像设置视觉单词w<sub>i</sub>的总个数、作者x<sub>a</sub>的总个数、主题z<sub>t</sub>的总个数和流派c<sub>g</sub>的总个数以及视觉单词w<sub>i</sub>分别与主题z<sub>t</sub>、流派c<sub>g</sub>之间匹配关系;作者x<sub>a</sub>表示图像块的类别标签,流派c<sub>g</sub>表示图像块的场景标签;其中,i∈{1,…,k},k为不同视觉单词的个数;a∈{1,…,A},A为作者总数;t∈{1,…,T},T为主题总数;g∈{1,…,G},G为流派总数;2)通过吉布斯采样得到视觉单词w<sub>i</sub>在主题z<sub>t</sub>中出现的概率Φ<sub>it</sub>、主题z<sub>t</sub>下的视觉单词在作者x<sub>a</sub>中出现的概率Θ<sub>ta</sub>、流派c<sub>g</sub>下的视觉单词在作者x<sub>a</sub>中出现的概率Ψ<sub>ga</sub>;二、遥感图像的视觉单词计算步骤:将遥感图像分割为互不重叠的,大小相同的图像块I<sub>d</sub>,计算各图像块I<sub>d</sub>包含的各视觉单词w<sub>i</sub>;所述视觉单词w<sub>i</sub>由各图像块I<sub>d</sub>划分为均匀采样块,并将均匀采样块表示为特征描述符,再通过k均值聚类方法将特征描述符进行量化得到;每一个图像块I<sub>d</sub>均映射为一系列视觉单词;三、遥感图像的类别判定与标注步骤:1)利用各图像块I<sub>d</sub>对应的视觉单词w<sub>i</sub>以及作者‑流派主题模型的三种概率分布对各图像块I<sub>d</sub>对应的场景z<sup>*</sup>分别进行估计,<img file="FDA0000768325830000011.GIF" wi="750" he="118" />argmaxP表示最大似然估计函数;2)对各图像块I<sub>d</sub>对应的类别x<sup>*</sup>分别进行估计,<img file="FDA0000768325830000012.GIF" wi="657" he="100" />如计算得到的图像块I<sub>d</sub>所对应的类别x<sup>*</sup>与场景z<sup>*</sup>符合匹配关系,则使用当前类别x<sup>*</sup>标注对应的图像块I<sub>d</sub>,否则,排除a取值范围中当前的类别x<sup>*</sup>对应的值,使用修改后a的取值范围的重新估计类别x<sup>*</sup>,直至图像块I<sub>d</sub>所对应的类别x<sup>*</sup>与场景z<sup>*</sup>符合匹配关系;所有图像块I<sub>d</sub>标注完毕后,遥感图像的类别标注完成。 |