论文摘要
随着合成孔径雷达(SAR)技术的不断发展,所获得的SAR图像分辨率基本与光学图像相当,而且具有更丰富的信息,SAR图像的应用越来越广泛。如何高效、快速的在海量的SAR图像库中检索到所需要的图像数据成为当前图像应用领域的一个研究热点,基于内容的SAR图像检索技术应运而生。本文分析了图像检索的关键技术,研究了多尺度分析技术非抽样Contourlet变换(NSCT变换)在图像纹理和形状特征的检索方法中的应用,设计了SAR图像的雷达地面数据管理系统,在Oracle数据库的平台上实现了SAR图像检索系统,为进一步研究做了相关的准备工作。主要工作概括如下:1.分析研究了基于内容的图像检索系统的工作原理,关键技术如:纹理、形状等图像底层特征的描述方法,图像间的相似性度量方法,图像库索引机制等。2.研究了基于纹理特征的图像检索方法,并提出了一种基于NSCT变换的纹理特征提取方法。通过对SAR图像及相关图像进行NSCT分解,计算不同尺度不同方向上的系数幅度序列的均值,标准方差和三阶中心矩,以此构成特征向量来描述图像的纹理。实验证明本文提出的采用NSCT算法有较好的特征提取效果,引入三阶中心矩作为特征向量优于只使用均值和方差的组合特征,提高了图像检索的查准率。3.研究了基于形状特征的图像检索方法,并提出一种基于NSCT变换的形状特征提取方法。把改进型Canny算子和NSCT变换相结合,先对SAR图像及相关图像运用改进型Canny算子提取边缘,在此基础上再进行NSCT变换,把图像的形状信息分解到不同尺度不同方向上,从而保留各个频率分量,减少了图像形状信息的丢失。4.分析星载合成孔径雷达地面处理系统的工作方式,阐明了地面数据管理系统在整个雷达地面处理系统中所处的重要地位。设计了雷达数据归档、检索、浏览以及检索图像具体流程,并完成了存放用户数据的数据库表的设计。5.使用VisualC++6.0作为前台开发工具,Matlab7.0.4作为后台数据处理特征提取工具,Oracle 9i作为数据库服务器,开发了一个基于Oracle数据库的SAR图像检索初步系统。把文中提出的基于NSCT变换的纹理及形状特征提取方法应用到SAR图像检索中,实现了SAR图像的纹理及形状特征检索,并进行不同算法在同一平台下的效果对比,此外还实现了不同算法之间的组合,改善了检索性能。为进一步数据组织与图像管理,以及系统的设计与实现奠定了基础。
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