基于复杂空间关系的多尺度空间场景检索

发布时间：2020-12-26 17:53

　　随着各种卫星与机载传感器技术的发展,人类在遥感领域的研究从理论到应用都有极大的飞跃,得益于卫星的不断发射,积累了海量的高分辨率遥感图像。在对地观测技术中,遥感图像的应用也极其广泛,如何高效准确地获得图像的真实信息也逐渐成为热点。遥感图像又被称为空间实体的“相片”,通常情况下的相片的信息是对空间内某一区域的真实表达,即由若干空间实体以某种方式排列组合而成的空间场景,这些图像真实的表达出空间实体的形状、面积、色彩分布及个体特征,以及各个空间实体在空间场景中的分布方式。因此,要准确地获取空间场景信息,提高空间场景的检索精度需要综合考虑空间实体以及实体间的空间关系。计算机图形图像处理在常规图像中的应用已经取得了十分优异的成绩,但现有技术并不能很好地解决多尺度空间场景检索这一问题,多尺度空间场景检索中不同尺度之间的直观视觉差距是最根本的问题。视角变化、部分遮挡、光照条件、背景差异等等因素对最终的成像结果都有很大的影响。人们一般利用两个对象间所具有的相同特征或差异特征来表达相似性,对于空间实体自身特征,可沿用CBIR的方式,常见的算法从不同角度出发,涵盖颜色、纹理、形状及高级语义信息等。一种优秀的... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同尺度下的同一空间场景从图1.1可明显看出，由于尺度不同，同一区域的遥感图像颜色差异巨大，

图 2.2 RCC-8 运算模型后续也有很多根据 RCC 的改进算法，比较出名的是 1996 年 Cohn A G 提出的基于区域连接演算的定性空间表示与推理 RCC-23，模型的最小操作单位为区域的凸壳[24]，1997 年再次提出区域理论——“蛋黄模型”将一个区域的已知和未

图 3.1 本文算法流程图示算法主要分为三部分，图像预处理，基于复杂空间关系的多尺度空间场景检索算法的设计与实现，多尺度空间场景检索的相似度度量方案，下面给将分小节描述详细内容。


本文编号：2940186