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《太原理工大学》 2011年
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遥感影像检索技术的研究与实现

王长明  
【摘要】:随着现代科技的发展,特别是获取地球遥感数据和网络技术的长足进步,经过几十年的积累,人们已经获得了海量的图像数据,然而,数据量增长的同时,从大量遥感影像中找出感兴趣的图像,成为了一项繁琐的工作。目前比较常用的图像查询方式,主要还是依赖于文字的检索,基于文字的检索方式虽然很成熟,但这种对图像加文字标签的做法已经不能满足人们的图像检索需要,急需出现一种新的检索方法。基于内容的图像检索是当前比较有活力的检索方式,该种检索方式已由最初的像素对像素的原始数据的检索,发展了到当前比较热门的基于特征的查询研究,而基于语义的最高层次的查询更是令人兴奋和期待。本文所涉及的检索是这种技术的中级层次,该层次的检索涉及到图像的底层特征,即一幅图像与其他图像之所以不同的原始属性或根本特征:如颜色直方图、亮度、形状因子、纹理和空间频谱图等,借助视觉信息从低层到高层进行处理、分析,完成图像的检索,基于内容的图像检索方法具有较好的检索效果,是未来图像检索的发展方向。 作为图像数据的一种,遥感影像有着和普通图像相同的性质,遥感影像的检索也可以借鉴面向内容的图像检索方式,以提高遥感影像的检索效率;同时遥感影像具备普通图像所没有的特征,如空间信息和光谱信息等,把这些信息作为图像检索过程中的参数参与特征匹配,对于图像的准确查找,相信可以起到促进作用。此外,基于内容的遥感影像检索技术融合了遥感影像处理、影像数据库技术、计算机视觉等多种技术,有利于促进遥感影像数据的充分利用,因此该技术的研究有着特别重要的现实意义。 本文旨在对基于内容的遥感影像检索关键技术进行研究,提出了一种利用颜色特征与光谱特征相结合的图像检索方法。检索的关键在于特征的提取和相似度的计算。颜色特征的计算采用的是HSV颜色模型,光谱特征采用的是归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑物指数(NDBI)和归一化水文指数(NDWI),相似度的计算采用的是欧氏距离。文中利用Matlab、ENVI4.7和ERDAS IMAGINE等软件提取的颜色特征和光谱特征,以ESRI的Geodatabase数据库模型为基础,构建了遥感影像数据库。最后在Visual Studio 2005环境下,采用C#和ArcGIS Engine 9.2组件技术对检索功能进行了实现,通过实验测试,这种方法是有效的。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP751

【参考文献】
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【二级参考文献】
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