基于内容遥感影像检索技术研究

论文摘要

随着遥感影像数据的迅速增长，遥感影像数据库的规模也在迅速增加，如何从众多的大型遥感影像数据库中，快速浏览和高效检索到感兴趣的目标影像，已经成为遥感影像信息提取和共享的瓶颈难题。将基于内容的图像检索技术有效地应用于遥感影像检索领域，具有重要的理论意义和实用价值。鉴于此，本文研究基于内容的遥感影像检索技术。研究内容有：1)通过分析遥感影像检索中的一些特殊性，结合大量实验，重点研究适合于遥感影像的特征提取和相似性度量技术。提出了一种综合图像主颜色和分块颜色矩特征进行检索的新方法，有效提高了检索效率。分析了基于经典灰度共生矩阵的纹理特征用于遥感影像检索时的不足，将改进的灰度-平滑共生矩阵应用于遥感影像的纹理分析中。并将构造的一组Gabor滤波器用于遥感影像的纹理检索，证明了该方法在遥感影像检索中具有很好的适用性。本文还分析了形状特征提取在遥感影像检索中的必要性，探讨了图像的形状不变矩特征的提取方法，通过两组实验，证明了不变矩特征用于遥感影像检索时，有较高的检索准确率。2)研究了多特征融合检索中的相似性度量以及特征归一化等技术，并将其应用于遥感影像的检索中，实践表明融合多种视觉特征的检索技术提高了检索效率。3)研究了图像检索领域的相关反馈技术，针对本文中的特征融合检索，提出了一种有效的基于向量空间模型中权值调整的相关性反馈算法，通过实验分析，证明该方法具有高的反馈效率和准确率，有效提高了系统的检索性能。4)基于以上研究，本文设计实现了一个遥感影像检索原型系统，其中用到本文诸多研究成果，具有良好的扩展性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.2 基于内容的遥感影像检索技术研究现状
• 1.3 本论文主要研究内容及组织
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 论文组织
• 第2章 基于内容的遥感影像检索技术分析
• 2.1 基于内容的图像检索
• 2.1.1 基于内容图像检索的特点及系统结构
• 2.1.2 图像的视觉特征
• 2.1.3 图像检索中的相似性度量
• 2.1.4 检索算法的评价准则
• 2.2 基于内容的图像检索技术在遥感影像中应用的一些特殊性
• 2.3 多源遥感影像的预处理及分块组织
• 2.3.1 遥感影像的预处理
• 2.3.2 遥感影像数据的分块组织
• 2.4 基于颜色特征的遥感影像检索
• 2.4.1 颜色空间和颜色特征的表达
• 2.4.2 几种颜色特征在同一遥感影像库中的检索效果比较
• 2.4.3 综合颜色特征的遥感影像检索
• 2.5 基于纹理特征的遥感影像检索
• 2.5.1 空间灰度共生矩阵分析方法
• 2.5.2 图像灰度-平滑共生矩阵分析方法
• 2.5.3 基于Gabor纹理特征的检索研究
• 2.6 基于形状特征的遥感影像检索
• 2.6.1 图像的形状不变矩特征
• 2.6.2 基于不变矩特征的检索实验
• 2.7 相似度量的归一化
• 2.8 本章小结
• 第3章 基于特征融合和相关反馈技术的遥感影像检索技术研究
• 3.1 遥感影像的多特征融合检索
• 3.1.1 多特征融合概述
• 3.1.2 图像特征的归一化
• 3.1.3 特征融合检索的相似度匹配
• 3.1.4 特征融合在遥感影像检索中的实验
• 3.2 应用相关反馈技术提高检索效率
• 3.2.1 相关反馈技术的基本思想
• 3.2.2 相关反馈理论模型
• 3.2.3 相关性反馈模型中权重调整方法
• 3.2.4 算法描述
• 3.2.5 试验结果与分析
• 3.3 本章小节
• 第4章 遥感影像检索系统设计与实现
• 4.1 遥感影像检索系统的体系结构设计
• 4.1.1 系统设计原则
• 4.1.2 检索系统的体系结构
• 4.2 系统功能模块描述
• 4.3 系统业务流程分析
• 4.4 系统运行环境要求
• 4.5 用户界面
• 4.6 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 本文工作总结
• 5.2 未来的研究工作
• 参考文献
• 附录
• 致谢