五叉树分解下低照度图像特征相似度检索仿真

针对传统低照度图像特征相似度检索方法存在计算复杂、效率低的问题,提出一种基于五叉树分解的低照度图像特征相似度检索方法。在主成分转变的基础上对低照度图像进行五叉树分解,将被检索图像划分成一系列子块图像,为构建特征直方图及计算相似度作基础;利用图像子块表达形式提取主要特征,得到颜色特征向量,使用归一化方式计算可视化相似度,即颜色相似程度;求得低照度图像特征相似度阈值,完成相似度检索。仿真结果表明,相比其它方法,所提方法的检索精准度高、复杂度小,得到的检索结果更佳,鲁棒性更好。

基于五叉树分解与多特征直方图匹配的高分辨遥感图像检索

随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。

一种融合颜色和纹理特征的遥感图像检索方法

海量遥感图像的自动查询和选择 ,迫切需要有效的基于内容的图像检索方法。鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容 ,为此提出一种基于五叉树分解的线性加权颜色和纹理特征距离的检索新方法。该方法首先采用五叉树分解法分解图像 ,然后在利用多通道 Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值的基础上 ,提取各子图像滤波能量纹理特征 ,最后通过计算子图像的颜色均值和均方差来对查询图像和与其大小相当的数据库子图像进行颜色和纹理特征线性加权距离相似性测度。将该方法用于高分辨率卫星和航空遥感图像数据库检索的实验结果证明 。

基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索

遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性.

遥感图像检索系统的设计与实现

海量遥感图像的检索与管理,需要研究有效的基于内容的图像检索方法。目前,对遥感图像的CBIR研究,主要集中在颜色、纹理、形状等视觉特征检索方法上,尚缺乏实用系统。从面向实用的遥感图像检索系统(RSIQuery) 的体系架构设计入手,着重分析了CBIR遥感图像数据模型和数据组织方式,并给出了系统的初步实现。

基于Contourlet变换的高空间分辨率遥感影像检索研究

本文在高空间分辨率遥感影像纹理特征提取研究中引入Contourlet变换,将不同尺度、不同方向子带系数矩阵的均值、方差和能量作为纹理特征,并为分类能力强的特征量赋予较大的权值,体现相应子带分类能力的差异性。以QuickBird影像为样本数据、采用五叉树分解策略的纹理检索实证研究表明,基于Contourlet变换提取高空间分辨率遥感影像纹理特征信息的效果优于Gabor小波变换。