成像光谱图像安全检索技术的发展与挑战

赵晓蕾 张 菁,2 卓 力,2 陈 璐 耿文浩 周倩兰 张 洁

1.北京工业大学信息学部 北京 100124 2.北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京 100124 3.中国地质大学(武汉)资源学院资源信息工程系 武汉 430074

成像光谱技术是一种可以同时获取目标地物图像和光谱曲线的技术,本文主要研究遥感领域的成像光谱图像(Spectral imagery).由于成像光谱图像

具有很高的空间分辨率和丰富的光谱信息,包括从可见光到短波红外波段范围内的数十个甚至上百个光谱波段,在城市规划、环境监测、军事侦查、生态研究等领域发挥着重要的作用.随着光谱成像技术的迅猛发展,产生了大量的成像光谱图像数据[1],数据量呈指数增长,以中国自行研制的实用型模块化成像光谱仪(Operational modular imaging spectrometer,OMIS)数据为例,一幅图像的数据量就高达 400 MB 以上.如何高效地组织和管理海量的成像光谱图像数据成为遥感影像领域的一个挑战性问题[2-3].基于内容的成像光谱图像检索技术是近年来的研究热点,通过利用图像内容特性(如纹理、空间和光谱等),从海量数据库中寻找和返回用户感兴趣的图像,为组织和管理海量成像光谱图像提供了一种有效的技术手段和方法[4].传统的采用手工设计特征的图像检索方法,由于一直未能很好地解决低层特征和和高层语义之间的语义鸿沟问题,难以形成对成像光谱图像有效的特征表达,从而制约了成像光谱图像检索技术的进一步发展[5].深度学习(Deep learning)技术迅猛发……