基于深度特征的高分辨率遥感图像检索
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究及贡献 | 第14页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容的遥感图像检索基本方法 | 第16-25页 |
| 2.1 基于内容的图像检索流程 | 第16-17页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第17-21页 |
| 2.2.1 底层特征 | 第17-19页 |
| 2.2.2 中层特征 | 第19-20页 |
| 2.2.3 高层特征 | 第20-21页 |
| 2.3 相似性度量 | 第21-23页 |
| 2.4 相关反馈 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于深度特征的遥感图像检索 | 第25-36页 |
| 3.1 卷积神经网络模型介绍 | 第25-28页 |
| 3.2 遥感图像检索与图像深度特征 | 第28-29页 |
| 3.2.1 遥感图像检索 | 第28页 |
| 3.2.2 遥感图像深度特征提取 | 第28-29页 |
| 3.3 卷积层与全连接层特征 | 第29-32页 |
| 3.3.1 卷积层特征 | 第29-31页 |
| 3.3.2 全连接层特征 | 第31-32页 |
| 3.4 深度模型微调(fine-tuning) | 第32-34页 |
| 3.5 多空间尺度深度特征 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于深度跨域特征的遥感图像检索 | 第36-46页 |
| 4.1 草图检索基本方法 | 第36-38页 |
| 4.2 草图-图像数据集收集 | 第38-39页 |
| 4.3 跨域模型建立与跨域特征提取 | 第39-42页 |
| 4.3.1 跨域模型的建立思路 | 第40页 |
| 4.3.2 数据增强 | 第40-41页 |
| 4.3.3 模型训练与跨域特征提取 | 第41-42页 |
| 4.4 多尺度深度跨域模型 | 第42-45页 |
| 4.4.1 多细节尺度的手绘草图与遥感图像 | 第42-44页 |
| 4.4.2 多尺度跨域模型训练与特征提取 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第46-60页 |
| 5.1 实验设置 | 第46-48页 |
| 5.1.1 实验数据 | 第46-47页 |
| 5.1.2 评价指标 | 第47-48页 |
| 5.2 参数设置及对比方法 | 第48-50页 |
| 5.2.1 基于内容的遥感图像检索 | 第48-49页 |
| 5.2.2 基于草图的遥感图像检索 | 第49-50页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第50-59页 |
| 5.3.1 基于内容的遥感图像检索实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 5.3.2 基于草图的遥感图像检索实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究总结 | 第60-61页 |
| 6.2 存在的不足与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 硕士期间发表的论文及专利 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
