基于內(nèi)容的遙感圖像數(shù)據(jù)庫檢索研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著遙感衛(wèi)星的增多，傳感類型的增多，以及高光譜、高分辨率、偏振等新型遙感器的出現(xiàn)，遙感影像的數(shù)據(jù)量急劇增加，但與之對應(yīng)的卻是遙感圖像檢索理論和技術(shù)的嚴(yán)重滯后。因此，如何從海量遙感圖像庫中快速準(zhǔn)確地檢索到需要的圖像具有十分重要的意義。本文從日益增加的遙感圖像數(shù)據(jù)需要高效的管理和檢索方法出發(fā)，論述基于內(nèi)容的圖像檢索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）的研究內(nèi)容和技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r，分析遙感圖像庫內(nèi)容檢索的研究現(xiàn)

2、狀以及存在的主要問題，研究有效提取圖像低層特征以及快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行檢索等的相關(guān)算法和技術(shù)。
　　首先，本文在論述了遙感圖像數(shù)據(jù)庫技術(shù)、特征提取、相似性度量、相關(guān)反饋基礎(chǔ)上，深入研究了顏色、紋理及形狀等特征提取的相關(guān)算法。提出了一種改進(jìn)的顏色聚合向量算法，提出了一種基于小區(qū)域去除的形狀描述子提取。
　　其次，提出了基于控制工程思想的“前饋相似性度量”方法，通過提取參考圖像的“顯著特征”，決定不同視覺特征向量在相似性度量中的權(quán)值