基于语义相似度的海量遥感图像可视化研究Research on massive remote sensing image visualization based on semantic similarity
林艳,朱建军
摘要(Abstract):
针对海量遥感图像如何有效的传达分类结果以实现有效的可视化问题,本文按照分类的语义标注结果的相似度并运用现有的信息可视化技术来实现图像的可视化。首先采用了贝叶斯网络学习的方法进行图像的自动分类标注,然后利用基于图像布局的多维标度算法(Multi-dimensional Scale)以及无需降维的Value and Relation(VaR)技术实现可视化。实验表明本文的方法能够填补图像低层视觉特征和高层语义之间鸿沟,对大量的图像在一个视图内进行有效的浏览,而不造成图像的混乱,并能实现高层次的图像分析。实验的可视化结果是十分有效的。
关键词(KeyWords): 图像语义标注;贝叶斯网络;多维标度法;VaR技术
基金项目(Foundation):
作者(Author): 林艳,朱建军
参考文献(References):
- [1]Li Wei,Sun Mao-song.Automatic image annotationbased on WordNet and hierarchical ensembles[C]//LNCS 3878:CICLing 2006.Berlin Heidelberg:Spring-er-Verlag,2006:417-428.
- [2]J Yang,APatro,S Huang,NMehta,M.Ward,and E.Rundensteiner.Value and relation display for interactiveexploration of high dimensional datasets[J].Proc.IEEE Symposium on Information Visualization,pages73-80,2004.
- [3]Datcu M,Seidel K.Image information mining:explora-tion of image content in large archives[C]//IEEEAerospace Conference Proceedings,2000(3).
- [4]宫秀军.贝叶斯学习理论及其应用研究[D].北京:中国科学院研究生院,2002.
- [5]戴芹,等.遥感数据的贝叶斯网络分类研究[J].电子与信息学报,2005,27(11).
- [6]K Barnard,D Forsyth.Learning the semantics of wordsand pictures[Z].Proceedings of the ICCV,2001,:408-415.
- [7]D A Keim.Designing pixel-oriented visualization tech-niques:Theory and applications[J].IEEE Transac-tions on Visualization and Computer Graphics,6(1):1-20,January-March 2000.
- [8]D A Keim,H-PKriegel,M Ankerst.Recursive pat-tern:a technique for visualizing very large amounts ofdata.Proc[C]//IEEE Visualization’95,pages279-286,1995.
- [9]J A Wise,J J Thomas,etal.Visualizing the non-visual:Spatial analysis and interaction with information from textdocuments[C]//Proc.IEEE Symposium on Informa-tion Visualization,pages 51-58,1995.
- [10]杨明辉,等.摄影地形测量数据的3D融合和可视化[J].测绘科学,2007,32(1).
- [11]M O Ward.A taxonomy of glyph placement strategies formultidimensional data visualization[J].InformationVisualization,2002,1(3-4).