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全局与局部特征相结合的遥感影像检索方法研究
中文名称: 全局与局部特征相结合的遥感影像检索方法研究
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论文编号: 4108105收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Method of Retrieval from Remote Sensing Image with Global and Local Features
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 摄影测量与遥感
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 基于内容的图像检索 遥感影像 Hu不变矩 SIFT算法 原型系统
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着遥感技术的飞速发展,遥感影像数据已经成为人们获取信息的重要手段,在军事侦察、国家安全、资源探测、城市规划、行星探测等领域发挥越来越重要的作用.基于内容的遥感影像(略)感数据信息提取和数据共享的重要手段,目前已成为研究的热点问题. 论文从月球遥感影像数据检索的应用需求出发,研究了基于内容的遥感影像检索方法,在分析和借鉴国内外相关工作的基础上,本文对遥感影像的特点、检索算(略)方法进行了深入细致的研究.本文的主要工作如下: 1、分析遥感影像的特点,提出了解决遥感影像检索问题(略).本文分析了遥感影像与其它领域图像(如医学影像)的区别,之后总结了遥感影像的特点,并指出,现有的基于内容的图像检索方法不能满足遥感影像检索的实际需要.论文从全局和局部特征的角度分析了遥感影像的特征描述方法,最后,探索性地提出了一种全局特征(略)结合的遥感影像检索方法. 2、针对遥感影像特点的分析,研究了提取遥感影像全局特征的方法.基于对遥感影像特点的分析,论文对遥感影像全局特征的选取展开了研究,从颜色、纹理、形状三种特(略),选择了基于区域的图像形状特征描述方法.进而给出了理想的形状特征...
With the rapid developm(omitted)ote sensing technology, the remote sensing image data provides a important way (omitted) to getting information. And it is playing a more and more important role in military intellige(omitted)nal security, resources detection, city planning, planet detection and suc(omitted)fields. Content-Based Image Retrieval is a important solution of information getting and data sharing from tremendous remote sensing data, (omitted) has become a pressing issue. Based on lunar data...
目录:
表目录第7-8页
图目录第8-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11页
第1章 绪论第13-19页
  ·课题研究背景和研究意义第13-15页
  ·国内外研究现状第15-16页
  ·本文主要工作第16-19页
第2章 遥感影像检索第19-27页
  ·遥感影像的特点第19-21页
  ·遥感影像检索技术第21-22页
  ·遥感影像的全局特征与局部特征第22-24页
    ·全局特征第22-23页
    ·局部特征第23-24页
  ·一种结合全局与局部特征的遥感影像检索技术路线第24-25页
  ·小结第25-27页
第3章 基于形状的全局特征检索技术基础第27-37页
  ·图像的形状特征描述第27-29页
    ·基于形状特征的图像检索发展现状第27-28页
    ·形状特征描述方法第28-29页
  ·基于Hu 不变矩的特征描述第29-35页
    ·矩描述子第29-34页
    ·Hu 矩第34-35页
  ·相似性度量方法第35-36页
  ·小结第36-37页
第4章 基于局部特征点的多尺度图像检索方法第37-50页
  ·图像的多尺度表示第37-39页
    ·图像金字塔第37-38页
    ·高斯金字塔第38-39页
    ·高斯滤波第39页
  ·SIFT 特征提取算法第39-44页
    ·高斯差分DoG 滤波第39-40页
    ·尺度空间极值检测第40-41页
    ·关键点的位置确定第41-43页
    ·关键点的方向参数第43页
    ·SIFT 特征向量描述第43-44页
  ·SIFT 特征检索方法第44-49页
    ·K-NN 搜索第44-45页
    ·VA-File 索引方法第45-47页
    ·VA+-File 索引方法第47-49页
  ·小结第49-50页
第5章 一种全局与局部特征相结合的图像检索方法第50-62页
  ·特征提取第50-52页
  ·建立特征索引第52-53页
  ·基于特征的目标影像查询第53-55页
  ·实验第55-61页
    ·性能评价第55-56页
    ·实验数据集第56-57页
    ·算法性能验证第57-61页
  ·小结第61-62页
第6章 原型系统的设计与实现第62-69页
  ·设计原则第62页
  ·实现技术第62-63页
  ·系统设计与实现第63-67页
    ·系统功能与算法流程第63-65页
    ·系统结构与人机界面第65-67页
  ·检索示例第67-68页
  ·小结第68-69页
第7章 总结与展望第69-72页
  ·主要研究成果第69-70页
  ·后续研究内容及展望第70-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-78页
作者在学期间取得的学术成果第78页
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