基于边缘特征的遥感图像检索技术研究

论文摘要

在基于内容的遥感图像检索中,如何有效地利用图像中的形状特征进行检索成为亟待解决的问题。边缘是空间信息的载体,从边缘特征中提取图像所包含的形状和纹理信息最为直接。本文重点研究了基于边缘特征遥感图像检索中的关键技术。针对基于全局特征的遥感图像检索中存在的问题,提出了相应的解决方案,并从理论上和实践上对其性能进行了分析和评价。主要研究内容和创新点如下:1.介绍了广义Fisher信息测度,利用此工具系统地分析了形状特征的多尺度响应和纹理特征的多尺度响应,并将其作为边缘特征多尺度表达的理论基础。2.改进了两组基于边缘图局部结构模式的检索方法,即多尺度边缘图基元矩和多尺度边缘图局部二值模式。实验证实,基于边缘图的检索方式具有特征计算花费小,特征维数低等特点。3.引入了方向场的概念。针对边缘角度直方图表达信息的不足,采用多尺度技术进行了改进。通过Fourier算子的处理,在实现旋转不变性的同时进行了降维。改进后的直方图显著提高了对目标图像的检索性能。4.针对空间域的角度直方图特征维数高,不利于相似度计算,改用变换域参数特征作为索引。重点研究了Contourlet变换理论,阐述了统计框架下基于内容的图像检索,提出了基于改进的子带能量特征的检索方法。与小波变换的比较发现,小波子带广义高斯模型参数特征适用于自然纹理图像的检索,而改进的Contourlet子带能量特征更适合于目标图像的检索。5.研究了图像库的分块和分层组织结构。权衡覆盖率和存储量两项指标,采用五叉树对图像进行分块。在图像的分辨率转换中,提出了基于高斯函数的内插模型。单幅目标图像上所做的实验证实了此法不仅具有良好的目标和区域定位性能,而且能够适应分辨率变化的影响。6.分析了边缘图特征与边缘方向特征的综合检索性能,指出通过合理分配权值可进一步提高对目标图像的检索精度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究的目的和意义
• 1.2.1 论文的研究目的
• 1.2.2 边缘特征用于检索的意义
• 1.3 国内外研究现状综述
• 1.3.1 图像检索系统的发展
• 1.3.2 边缘分析技术的发展
• 1.4 主要研究内容和创新之处
• 1.4.1 论文的主要研究内容
• 1.4.2 论文的创新之处
• 1.5 论文的组织
• 第二章 边缘特征及空间信息的多尺度响应
• 2.1 边缘特征
• 2.2 图像空间信息
• 2.3 空间信息的多分辨率直方图响应
• 2.3.1 直方图与分辨率的关系
• 2.3.2 广义Fisher信息测度
• 2.3.3 形状信息的多尺度响应
• 2.3.4 纹理信息的多尺度响应
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于边缘图的检索技术
• 3.1 边缘图特征
• 3.2 基于边缘图全局结构特征的图像检索
• 3.2.1 基于不变矩特征的图像检索
• 3.2.2 基于角度径向分割的图像检索
• 3.3 基于边缘图局部结构特征的图像检索
• 3.3.1 多尺度基元共生矩阵
• 3.3.2 多尺度边缘图LBP
• 3.4 遥感图像检索实验方案
• 3.4.1 遥感图像检索测试数据构建
• 3.4.2 检索性能评价
• 3.5 本章算法实验分析
• 3.5.1 目标图像库实验结果
• 3.5.2 纹理图像库实验结果
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于边缘方向特征的检索技术
• 4.1 方向场特征
• 4.2 基于多尺度边缘角度直方图的检索
• 4.2.1 边缘的多尺度表达
• 4.2.2 多尺度边缘角度直方图特征的提取
• 4.3 基于Contourlet变换的检索技术
• 4.3.1 多尺度几何分析
• 4.3.2 Contourlet理论
• 4.3.3 基于子带GGD模型参数的检索
• 4.3.4 基于改进的子带能量特征的检索
• 4.4 本章算法实验分析
• 4.4.1 目标图像库实验结果
• 4.4.2 纹理图像库实验结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 遥感图像检索系统的实现策略
• 5.1 图像分辨率转换
• 5.2 遥感图像库的分块分层组织
• 5.2.1 图像数据分块方法
• 5.2.2 分块性能评价
• 5.2.3 图像数据分层组织
• 5.3 遥感图像检索实验
• 5.3.1 目标定位性能检验
• 5.3.2 尺度变化适应性检验
• 5.4 边缘图特征和方向特征的综合检索
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文的研究成果
• 6.2 后续的研究内容
• 参考文献
• 附录
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢