[发明专利]一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法

说明书

本申请提供一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，包括：获取目标文本特征向量W；对M进行第一切分处理，得到第一图像列表P1；根据P1得到第一匹配度列表R1；将R1中与W符合第一匹配条件的匹配度对应的第一图像确定为第二图像，得到第二图像列表P2；获取P2中每一第二图像在M中对应的原始像素点，得到原始像素点列表G；根据G分别对M进行第二切分处理和第三切分处理，得到第三图像列表P3和第四图像列表P4；获取P3中每一第三图像与W的匹配度，以及P4中每一第四图像与W的匹配度，得到第二匹配度列表R2第三匹配度列表R3；根据R1、R2和R3获取M中每一像素点对应的目标匹配度，得到目标匹配度列表R4；根据R4生成检索结果热力图。

背景技术

卫星遥感具有获取地物信息速度快、效果好的特点，并且不受地域限制，因此它已经在导航、资源调查、测绘和军事侦察等领域获得了广泛的引用。高分辨率遥感影像可以真实的反应各种地物信息，它的空间分辨率一般可达到米级，它所反应的地物的空间，几何特征，形状及纹理信息都非常清晰和丰富。目前世界上主流的高分辨遥感卫星有很多，比如国内的资源卫星、高分卫星、天绘一号卫星、北京卫星等，他们的空间分辨率均可达到米级。在小空间尺度上观察地表的变化细节、进行大比例尺遥感制图，这都得益于这些高分辨率卫星遥感影响的出现。由于遥感高分辨率影像具有数据量大，数据复杂以及尺寸大的特点，使得对高分辨率的遥感图像进行内容识别时的数据处理量极大。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。

在本申请的一方面，提供一种快速大尺度遥感图像的内容识别方法，包括：

S100，获取针对待识别遥感图像M的原始识别条件文本信息A1对应的目标文本特征向量W。

S200，对M进行第一切分处理，得到第一图像列表P1=(P1₁，P1₂，…，P1_i，…，P1_n)，i=1，2，…，n；其中，n为对M进行第一切分处理后得到的第一图像的数量，P1_i为P1中第i张第一图像；每一第一图像的图像尺寸均为第一尺寸。

S300，获取P1中每一第一图像与W的匹配度，得到第一匹配度列表R1=(R1₁，R1₂，…，R1_i，…，R1_n)；其中，R1_i为P1_i和W之间的匹配度。

S400，将R1中与W符合第一匹配条件的匹配度对应的第一图像确定为第二图像，得到第二图像列表P2=(P2₁，P2₂，…，P2_j，…，P2_m)，j=1，2，…，m，m＜n；其中，m为R1中符合第一匹配条件的匹配度的数量，P2_j为P2中第j个第二图像。

S500，获取P2中每一第二图像中的u个目标像素点在M中对应的原始像素点，得到原始像素点列表G=(G1，G2，…，Gy，…，Gx)，y=1，2，…，x；其中，Gy为M中对应的第y个原始像素点，x为M中对应的原始像素点的数量，x=u*m。

S600，根据G分别对M进行第二切分处理和第三切分处理，得到第三图像列表P3=(P3₁，P3₂，…，P3_y，…，P3_x)，和第四图像列表P4=(P4₁，P4₂，…，P4_y，…，P4_x)；其中，P3_y为以Gy为中心点对M进行第二切分处理得到的第三图像，每一第三图像的图像尺寸均为第二尺寸；P4_y为以Gy为中心点对M进行第三切分处理得到的第四图像，每一第四图像的图像尺寸均为第三尺寸；第一尺寸大于第二尺寸大于第三尺寸。