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基于纹理特征的遥感图像检索技术研究

作　者: 陈文锋
导　师: 王仁礼
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 纹理特征 基于内容的图像检索 感兴趣区域 纹理谱 小波分解 基于内容的遥感图像检索 分块组织
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 340次
引　用: 2次
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内容摘要


随着航空航天技术、传感器技术、网络技术、数据库技术的飞速发展,可获取的遥感图像数据正在以惊人的速度成指数级急剧增长。如何从众多的大型遥感图像数据库中,快速浏览和高效检索到感兴趣区域(Region of Interest,ROI)目标己经成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈难题。基于内容的图像检索技术(Content Based Image Retrieval,CBIR)为自动提取遥感图像感兴趣目标区域提供了有力的工具,成为当前国内外研究的热点。纹理特征作为基本的视觉特征之一,在基于内容的遥感图像检索中得到了广泛的应用。本文针对当前基于纹理特征的遥感图像检索技术现状和存在的问题,对以下几个方面进行了研究:1.系统阐述和总结了基于内容的图像检索涉及的各项关键技术,包括基于内容的图像特征描述和提取、特征相似度计算以及基于内容的图像检索性能评价等。2.从纹理基元的概念出发介绍了纹理谱直方图检索技术。在此基础上提出了一种改进的纹理谱,并且利用Hu不变矩和直方图不变矩对纹理谱图像进行纹理特征提取,提高了基于纹理特征图像检索的旋转不变性。通过实验证明改进的纹理谱不变矩方法的检索查准率较普通的纹理谱方法有所提高。3.从小波变换的本质出发,研究了小波变换在纹理特征提取和检索方面的特点。通过分析小波分解和纹理特征信息在小波系数中的分布,提出一种树状小波分解的渐进式检索方案,弥补了金字塔结构小波对纹理特征的中高频信息分解的不足,并且实现了纹理特征从粗到精的检索过程。4.分析和研究了基于纹理特征检索技术中的数据分块组织策略,针对遥感图像检索实质上是局部范围感兴趣区域的检索,利用数据分块组织实现对大幅面的遥感图像纹理进行分块,从而实现对区域纹理特征的检索。在充分考虑基于纹理特征的遥感图像检索精度和效率的前提下,采用基于五叉树的遥感数据分块策略。另外对遥感图像采用多纹理特征进行检索,从而达到提高检索准确率的目的。

全文目录


摘要  8-9
Abstract  9-11
第一章 绪论  11-19
  1.1 引言  11
  1.2 研究背景  11-14
    1.2.1 传统的图像检索技术  11-12
    1.2.2 基于内容的图像检索技术  12-13
    1.2.3 基于内容的遥感图像检索技术  13-14
  1.3 基于纹理特征分析的图像检索现状  14-17
    1.3.1 基于内容的遥感图像检索技术现状  14-15
    1.3.2 纹理分析方法综述  15-16
    1.3.3 纹理分析方法国内外现状  16-17
  1.4 本文主要研容及论文的结构  17-19
    1.4.1 本文主要研究内容  17-18
    1.4.2 论文的内容组织  18-19
第二章 基于纹理特征的图像检索技术  19-28
  2.1 引言  19
  2.2 纹理特征提取技术  19-20
    2.2.1 纹理描述模型  19-20
    2.2.2 纹理描述方法  20
  2.3 常用的纹理特征提取方法  20-24
    2.3.1 基于统计的纹理特征提取方法  20-23
    2.3.2 基于频谱的纹理特征提取方法  23-24
    2.3.3 结构纹理特征提取方法  24
  2.4 纹理特征相似性测度  24-26
  2.5 基于内容的图像检索性能评价标准  26-27
  2.6 本章小结  27-28
第三章 基于纹理谱不变矩的纹理特征检索  28-42
  3.1 引言  28
  3.2 纹理谱的概念  28-31
    3.2.1 纹理基元  28-29
    3.2.2 纹理谱与纹理谱直方图  29-31
  3.3 基于纹理谱直方图的检索方案  31-34
    3.3.1 实验步骤  32
    3.3.2 相似性测度计算  32-33
    3.3.3 实验结果  33-34
  3.4 改进的纹理谱特征  34-36
    3.4.1 旋转不变的纹理基元  34-36
    3.4.2 多尺度特征的纹理基元  36
  3.5 基于不变矩的纹理谱特征  36-39
    3.5.1 Hu氏不变矩  37-38
    3.5.2 直方图不变矩  38-39
  3.6 基于纹理谱不变矩特征的检索实验  39-41
    3.6.1 实验步骤  39
    3.6.2 实验结果  39-41
  3.7 本章小结  41-42
第四章 基于树状小波直方图的纹理特征检索  42-56
  4.1 引言  42
  4.2 小波变换与纹理特征提取  42-46
    4.2.1 小波变换基本理论  42-44
    4.2.2 基于金字塔结构的小波纹理特征提取  44-45
    4.2.3 基于树状结构的小波纹理特征提取  45-46
  4.3 小波直方图技术  46-48
    4.3.1 小波直方图技术  46-47
    4.3.2 快速小波直方图技术  47-48
  4.4 基于树状小波直方图纹理检索方案  48-55
    4.4.1 树状小波直方图纹理特征提取  48-50
    4.4.2 纹理特征相似性测度计算  50-51
    4.4.3 树状小波直方图检索  51-55
  4.5 本章小结  55-56
第五章 基于遥感图像数据分块组织的纹理特征检索实现  56-68
  5.1 引言  56
  5.2 支持遥感图像检索的数据组织方式  56-59
    5.2.1 遥感图像数据组织的目的和意义  56-57
    5.2.2 基于图像分割的遥感数据组织方式  57
    5.2.3 基于图像分解的遥感数据组织方式  57-59
  5.3 遥感图像检索的数据分块方法分析  59-62
    5.3.1 图像分块方法评价标准  59-60
    5.3.2 常用图像图像分块策略分析  60-62
  5.4 基于五叉树分解的遥感图像数据组织  62-64
  5.5 基于遥感图像数据分块组织的多纹理特征检索的实现  64-67
  5.6 本章小结  67-68
第六章 总结与展望  68-70
参考文献  70-73
作者简历 攻读学位期间科研学术情况  73-74
致谢  74

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 测绘学 > 摄影测量学与测绘遥感 > 测绘遥感技术
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