基于上下文相关性的视觉特征表示及其应用

发布时间：2020-07-18 18:16

【摘要】：云的调节作用在地球上发挥着显著的作用,是气候变化的一个重要影响因子。随着摄影摄像技术的不断发展以及数字图像处理技术的不断完善,国内外已经开发了一些地基云观测设备,这些设备自动地拍摄全天空的视觉场景,并生成数字图像,即地基数字云图。这些设备的出现及发展使得我们获取到的地基数字云图越来越庞大,然而目前我们只能依靠手工浏览云图来进行云图的检索,但是在庞大的数据库中难以找到符合自己要求的图片,于是基于内容的地基数字云图检索技术是气象云观测业务的迫切需求。本文借鉴传统的基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,简称CBIR)的技术,研究地基数字云图的局部特征以及和局部特征相关的特征抽取方法,并用这些方法进行云图检索,主要工作包括： 1)本文综合了CBIR技术的局部特征描述子抽取技术、BoW思想以及成熟的文字搜索引擎当中的倒排索引技术,将其应用于地基数字云图的检索当中,通过对比实验数据来分析不同参数设置在基于局部特征的云图检索中所带来的影响。 2)本文综合了CBIR技术的局部特征描述子抽取技术、BoW思想以及空间关系金字塔的技术,实现了云图空间关系的探索,提出了基于全局特征描述子的检索方法,将其应用于地基数字云图的检索当中,通过对比实验数据来分析不同参数设置在基于全局特征的云图检索中所带来的影响。 3)设计并实现了一个地基数字云图检索系统的实验平台,包括特征点描述子抽取、描述子聚类、图片特征点描述子量化、建立图片SPM特征向量、建立倒排索引、建立KD-Tree索引、检索结果评测等模块。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.1

【参考文献】