基于高分影像的城市區(qū)域檢索技術研究.pdf

1、隨著遙感技術的快速發(fā)展，遙感影像的數(shù)量正在以驚人的速度急劇增長。然而，遙感的應用研究相對滯后，導致大量數(shù)據積壓，有用信息無法及時、準確地提取出來，造成巨大的資源浪費。因此，如何從海量影像數(shù)據中高效、高精度地檢索到感興趣的目標是一個國際性難題，也成為遙感圖像信息提取和共享的瓶頸。其中，基于內容的遙感圖像檢索方法是解決這一問題的核心所在，也是近年來海量遙感圖像檢索所面臨的難點。
　　自20世紀90年代起，國內外研究人員對基于內容的圖像

2、檢索技術進行了大量的研究，取得了豐碩的成果，但是專門針對遙感圖像檢索的研究卻不盡人意，無論是理論體系還是應用系統(tǒng)，都還不成熟。原因在于遙感圖像數(shù)據量大、覆蓋范圍廣、主題不明確、多時相和語義豐富等，故無法將針對自然圖像和醫(yī)學圖像的研究成果直接應用于遙感圖像內容檢索中。針對一個完善的基于內容的遙感圖像檢索系統(tǒng)，其數(shù)據組織、存儲與管理、特征描述及提取、相似性度量、相關反饋、網絡服務模式、系統(tǒng)架構設計及實現(xiàn)等研究工作面臨著許多困難與不足，由此，

3、研究所涉及的各項關鍵技術勢在必行。
　　綜上所述，本文在綜合國內外大量的理論研究和開發(fā)的檢索系統(tǒng)的而基礎上，系統(tǒng)分析了圖像檢索中所涉及到的關鍵技術及研究現(xiàn)狀，并在綜合考慮了圖像檢索中存在的問題和用戶需求的基礎上，結合貝葉斯網絡及機器學習的相關方法，提出了一套適用于遙感圖像檢索的檢索方法并以“城市區(qū)域”這一語義作為重點研究對象，進行了深入的研究，提出了城市區(qū)域檢索算法。并在綜合考慮檢索的準確率和時間效率的基礎上，提出了一種將基于語義

4、的圖像檢索技術和基于內容的圖像檢索技術相結合的分步式遙感圖像檢索算法。借助Matlab語言編寫模型系統(tǒng)，進行實驗。
　　論文主要研究成果有：提出了基于共生區(qū)域的貝葉斯網絡遙感圖像檢索算法，通過貝葉斯網絡，建立了圖像和語義之間對應關系，實現(xiàn)了基于語義的遙感圖像檢索；提出了一種適用于遙感圖像城市區(qū)域的檢索算法，將基于共生區(qū)域的貝葉斯網絡遙感圖像檢索算法與平均高頻信息強度相結合，有效的提高了“城市區(qū)域”這一語義的檢索的查準率；提出了一種