《表5 7种检索方法的特征维度大小》

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《结合稀疏表示和子空间投影的云图检索》

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为了更加突现本文算法的实际应用能力，将本文方法与四种常见的云图检索方法进行实验比较，其方法1为基于灰度直方图单一特征（HIST）的云图检索方法；方法2是基于纹理特征（ULBP）的云图检索；方法3为基于灰度共生矩阵的云图检索方法[18]；方法4为基于小波纹理特征的卫星云图检索[19]；方法5是线性特征级联，即不对特征进行任何处理；方法6是基于深度特征的云图检索，通过卷积神经网络提取云图特征，由提取到的云图特征进行相似性度量[20]。其中每种方法对应的特征维度如表5所示。