旋转不变离散哈希：遥感图像目标分类新方法

"基于旋转不变离散哈希的遥感图像目标分类 .pdf" 遥感图像目标分类是遥感影像处理中的关键任务，涉及到对大量遥感图像数据的自动化分析和理解。随着高分辨率遥感技术的发展，这项任务的挑战性日益增加，因为它需要处理的数据量大、图像内容复杂。传统的机器学习和图像处理方法在处理这种大规模数据时可能效率低下，无法满足实时或近实时的需求。 近年来，哈希学习方法因其高效性和实用性，逐渐成为大数据领域内的研究焦点。哈希学习的目标是将高维数据映射到低维二进制码，使得相似的数据被映射到相近的二进制码，以此来实现快速的相似性搜索和数据检索。然而，现有的哈希学习方法往往忽视了遥感图像的一个重要特性——旋转不变性。遥感图像中的目标可能会因卫星视角、拍摄角度等因素出现不同程度的旋转，这使得直接应用传统的哈希学习方法在处理这类问题时效果不佳。 针对这一问题，论文"基于旋转不变离散哈希的遥感图像目标分类"提出了一种创新的哈希学习算法——旋转不变离散哈希（Rotation-Invariant Discrete Hashing, RIDISH）。RIDISH引入了旋转不变性约束，旨在生成既能保持数据的原始特征，又能适应目标旋转变化的离散哈希编码。通过在哈希学习过程中同时优化离散二值编码和旋转不变性，RIDISH提高了目标分类的准确性和鲁棒性。 论文在公开的高分辨率遥感图像数据集上进行了实验，结果表明，相比于现有的哈希学习方法，RIDISH在哈希编码长度较短的情况下能显著提升分类精度。同时，它在保持分类性能的同时，大大加快了分类速度，这对于处理大规模遥感图像数据集具有重要的实际意义。 此外，RIDISH的旋转不变性设计也对其他领域的图像处理任务具有借鉴价值，例如目标检测、图像检索等，特别是在需要处理旋转变化的数据集时。这种方法不仅提升了遥感图像处理的效率，也为解决其他领域中类似问题提供了新的思路和技术支持。 这篇论文深入探讨了遥感图像目标分类的挑战，并提出了一种新颖的解决方案，即利用旋转不变离散哈希来改善哈希学习的性能，为遥感图像处理领域带来了理论和技术上的进步。