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摘要
本发明公开了一种基于深度对抗哈希学习的大规模遥感影像内容检索方法,首先建立遥感图像库,并挑选若干遥感图像；用构造的训练样本,训练深度对抗哈希学习模型；用训练好的对抗哈希编码模型,对整个遥感图像库进行哈希编码,得到哈希数据库；对用户输入的查询图像,进行归一化处理之后,用训练好的对抗哈希编码模型进行哈希编码,得到查询图像的哈希编码；计算查询图像的哈希编码与哈希数据库中的所有样本的相似匹配距离,并依照该匹配距离按照从小到大的顺序,返回用户需要数量的图像索引,依据索引找到遥感图像库中对应的图像,完成图像检索。本发明具有检索精度高,并且有较小的量化损失,哈希编码更加高效的优点。
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