基于主題模型的高空間分辨率遙感影像分類研究.pdf

1、隨著傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，獲取的遙感影像的空間分辨率逐步提高，遙感影像的數(shù)量日益增多，如何對大量的高空間分辨率遙感影像進(jìn)行特征提取和分類研究成為當(dāng)前遙感影像研究的基本和核心問題。對于高空間分辨率遙感影像，面向?qū)ο蟮难芯恳呀?jīng)逐步替代基于像素的技術(shù)來提取更多的高空間分辨率影像細(xì)節(jié)信息。當(dāng)前常用的分類方法是直接從影像對象中提取低層視覺特征進(jìn)行分類。但是，這需要從根本上解決一個(gè)問題，即低層視覺特征與高層語義特征間的“語義鴻溝”。由于語義表達(dá)在圖

2、像理解與處理中的重要性，本論文沿著視覺詞包模型，主題建模到遙感影像對象分類的路線開展相關(guān)研究，將遙感影像對象的低層視覺特征進(jìn)行詞包表示，并進(jìn)一步映射為主題這一中層語義表示。
　　本文分兩步來實(shí)現(xiàn)遙感影像處理與分析中的影像對象表達(dá)和分類。第一，論文通過詞包模型來組織影像對象中的局部特征，以此生成具有一定分辨能力的視覺單詞，實(shí)現(xiàn)對象的詞包表示。第二，論文通過主題模型分析不同影像對象中單詞的分布（如:視覺單詞的共生性和相關(guān)性），由此發(fā)現(xiàn)

3、對象中隱含的主題（即中層語義），進(jìn)一步以主題來描述對象，實(shí)現(xiàn)對象分類。論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾點(diǎn):
　　1.提出了一種基于多尺度的視覺單詞。本文在高空間遙感影像中引入詞包模型來計(jì)算影像對象的局部特征塊表示。為了減少視覺單詞的歧義性，引入“虛擬”視覺單詞的概念，并結(jié)合多尺度圖像金字塔，構(gòu)造多尺度的視覺單詞。一方面，“虛擬”單詞的應(yīng)用避免了模型將圖像塊量化為不合適的視覺單詞，而是強(qiáng)制映射為“虛擬”單詞，避免圖像塊量化的歧義

4、性。另一方面，針對視覺單詞存在的多義性現(xiàn)象，本文根據(jù)不同尺度下圖像內(nèi)容的差異，利用基于多尺度圖像金字塔的視覺單詞，不僅擴(kuò)展了單尺度視覺單詞的表示能力，還論證了小尺度中提取的視覺單詞能夠隱含大尺度圖像中鄰近圖像塊之間的相互關(guān)系，從而減少了視覺單詞出現(xiàn)多義性的可能性。實(shí)驗(yàn)表明，本文采用多尺度詞包表示作為遙感影像的特征，其分類性能優(yōu)于基于低層視覺特征和經(jīng)典詞包表示的分類性能。
　　2.研究并提出了基于多尺度詞包表示的層次主題模型，用無監(jiān)

5、督方法來組織遙感影像對象的層次關(guān)系。在經(jīng)典的層次主題模型中引入視覺單詞的尺度信息作為模型構(gòu)造時(shí)的約束條件，將小尺度提取的視覺單詞作為對象的概述信息，而大尺度提取的視覺單詞作為對象的精細(xì)信息，模擬了圖像理解過程中由抽象到具體的規(guī)律，更好地構(gòu)造影像對象的層次結(jié)構(gòu)。通過對兩組不同遙感傳感器采集的影像對象集構(gòu)造層次聚類，實(shí)驗(yàn)表明:基于多尺度詞包表示的層次主題模型不僅能提高聚類的效果，而且構(gòu)造的層次結(jié)構(gòu)與人的認(rèn)知結(jié)果相一致。
　　3.提出了