基于內容的遙感圖像數據庫檢索研究及實現(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)，遙感影像的數據量急劇增加，但與之對應的卻是遙感圖像檢索理論和技術的嚴重滯后。因此，如何從海量遙感圖像庫中快速準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據需要高效的管理和檢索方法出發(fā)，論述基于內容的圖像檢索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）的研究內容和技術發(fā)展狀況，分析遙感圖像庫內容檢索的研究現(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、準確地進行檢索等的相關算法和技術。
　　首先，本文在論述了遙感圖像數據庫技術、特征提取、相似性度量、相關反饋基礎上，深入研究了顏色、紋理及形狀等特征提取的相關算法。提出了一種改進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值