基于视觉关键词层次模型的遥感图像检索研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61172174
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    邵振峰
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    F0117.多媒体信息处理
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

本项目试图从研究符合人类视觉感知特性的遥感图像检索理论、模型和方法出发，为解决目前遥感图像数据应用领域"数据又多又少"的矛盾提供全新的解决途径。本项目以从遥感图像复杂的视觉特征中提取符合视觉特性的语义场景信息为目标，研究遥感图像视觉关键词层次模型、遥感图像语义建模、基于视觉关键词的检索算法等内容。首先提出将遥感图像视觉特征抽象为包含低层视觉词汇、中层关键模式及高层语义信息的视觉关键词层次模型，分别表示视觉特征元素的集合表达、低层视觉词汇的代表性实例表达及图像场景信息的语义表达，并通过自动聚类和机器学习理论建立层次间的关联和映射；进一步研究不同尺度遥感图像视觉显著特征提取模型、关键模式搜索和视觉关键词语义描述方法；最后研究基于遥感图像显著点、主色调和纹理构建多类别关键词模型的方法及视觉相似性度量模型等。本项目的研究对于解决从海量遥感图像库中快速定位和查找感兴趣目标问题具有理论意义及实用价值。

结项摘要

本项目研究符合人类视觉感知特性的遥感图像检索理论、模型和方法，以解决目前遥感图像数据应用领域"数据又多又少"的矛盾。.（1）.遥感图像视觉关键词层次模型. 遥感图像可表示为从像素到局部显著特征或基元、目标对象和场景的层次模型，在模型的各层次上都包含一系列描述视觉信息的视觉词汇。本项目将视觉关键词按级别分为低层视觉词汇、中层关键模式及高层含有语义的视觉关键词三个层次。通过这种层次化的特征表达方式，建立了遥感图像的视觉关键词层次模型，进而能够从视觉特征中提取语义信息，缩小了低层特征与高层语义之间的“语义鸿沟”。.（2）.遥感图像语义建模. 遥感图像语义建模具体包括视觉显著特征提取、关键模式拟合及搜索、视觉关键词语义描述三个方面，是本项目的关键技术所在。视觉显著特征提取主要研究显著点、主色调和纹理特征的提取方法，从遥感图像中挖掘出包含更多语义信息的视觉特征；关键模式拟合和搜索主要研究各类视觉显著特征空间中的特征聚类方法，在此基础上获取了各类视觉特征的聚类中心，即关键模式；视觉关键词语义描述主要研究多个关键模式表达为一个语义关键词的组合机制，以及不同类型的语义关键词对标识图像贡献率的计算方法，以此为基础统计了各语义关键词在图像中出现的频率，进而构建了遥感图像中的视觉关键词特征矢量。.（3）.基于视觉关键词的检索算法. 基于已获取的分别描述图像的显著点、主色调和纹理特征的三类视觉关键词，分别构建了各特征类别的视觉关键词模型。为了更好地进行基于视觉关键词的遥感图像检索，研究了检索图像与目标图像的语义视觉相似性度量模型及基于该模型的检索算法，并提供了相应的视觉空间检索性能评价方法。. 总之，本项目借鉴了传统文本检索领域中用关键词表征文档语义的思想，实现了从遥感图像视觉特征到语义场景的映射，提高了检索的准确度，为海量遥感数据的管理提供了一个很好地解决思路。

项目成果

期刊论文数量（64）
专著数量（0）
科研奖励数量（7）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Parameter estimation in sparse representation based face hallucination
基于稀疏表示的幻脸参数估计
  • DOI：
    10.1016/j.dsp.2014.05.005
  • 发表时间：
    2014-08
  • 期刊：
    Digital Signal Processing
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Zhongyuan Wang;Ruimin Hu;Zhenfeng Shao;Zhiqiang Hou
  • 通讯作者：
    Zhiqiang Hou
A novel remote sensing image retrieval method based on visual salient point features
一种基于视觉显着点特征的遥感图像检索新方法
  • DOI：
    10.1108/sr-03-2013-640
  • 发表时间：
    2014-09
  • 期刊：
    Sensor Review
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Wang, Xing;Shao, Zhenfeng;Zhou, Xiran;Liu, Jun
  • 通讯作者：
    Liu, Jun
MNDISI: a multi-source composition index for impervious surface area estimation at the individual city scale
MNDISI：单个城市尺度不渗透表面积估计的多源组成指数
  • DOI：
    10.1080/2150704x.2013.798710
  • 发表时间：
    2013-08-01
  • 期刊：
    REMOTE SENSING LETTERS
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    Liu, Chong;Shao, Zhenfeng;Luo, Hui
  • 通讯作者：
    Luo, Hui
聚类特征和 SVM 组合的高光谱影像半监督协同分类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    测绘学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张磊;邵振峰;周熙然;丁霖
  • 通讯作者：
    丁霖
基于工作流引擎的空间信息服务链半透明构建技术研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    测绘通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王艳军;邵振峰;慎于蓝
  • 通讯作者：
    慎于蓝

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  • 期刊：
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  • 作者：
    李德仁;邵振峰;于文博;朱欣焰;周素红
  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    易旭憧;张双喜;邵振峰;滑玉琎;唐洁
  • 通讯作者：
    唐洁
面向实时应用的遥感服务技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
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  • 通讯作者：
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利用深度学习模型进行城市内涝影响分析
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
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    --
  • 作者：
    潘银;邵振峰;程涛;贺蔚
  • 通讯作者：
    贺蔚

其他文献

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邵振峰的其他基金

融合高分辨率遥感影像和LiDAR数据的城市复杂地表不透水面提取方法
  • 批准号：
    41771454
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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