一种基于向量量化的低质量遥感图像深度哈希检索方法、系统、设备及介质

一种基于向量量化的低质量遥感图像深度哈希检索方法、系统、设备及介质，其方法包括：先通过获取高质量和低质量遥感图像作为输入，通过深度卷积神经网络分别提取高质量和低质量遥感图像的特征，并输入到向量量化模块，量化至独立的离散空间中，生成量化特征，再通过深度哈希网络生成用于图像检索的哈希码，最后获得特征表示，并通过应用损失函数对特征表示进行约束，损失函数包括Pairwise Loss、重建损失和交叉熵损失，用于确保语义信息保留、特征距离约束以及编码器、码本和解码器的协同学习；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明提升了低质量遥感图像检索精度，减少存储空间占用和计算开销，提升了模型的鲁棒性和泛化能力，保证了较高的检索性能。