| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·基于内容的遥感影像检索技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文主要研究内容及组织 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·论文组织 | 第11-13页 |
| 第2章 基于内容的遥感影像检索技术分析 | 第13-46页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第13-18页 |
| ·基于内容图像检索的特点及系统结构 | 第13-14页 |
| ·图像的视觉特征 | 第14页 |
| ·图像检索中的相似性度量 | 第14-16页 |
| ·检索算法的评价准则 | 第16-18页 |
| ·基于内容的图像检索技术在遥感影像中应用的一些特殊性 | 第18-19页 |
| ·多源遥感影像的预处理及分块组织 | 第19-22页 |
| ·遥感影像的预处理 | 第19-20页 |
| ·遥感影像数据的分块组织 | 第20-22页 |
| ·基于颜色特征的遥感影像检索 | 第22-31页 |
| ·颜色空间和颜色特征的表达 | 第22-25页 |
| ·几种颜色特征在同一遥感影像库中的检索效果比较 | 第25-27页 |
| ·综合颜色特征的遥感影像检索 | 第27-31页 |
| ·基于纹理特征的遥感影像检索 | 第31-41页 |
| ·空间灰度共生矩阵分析方法 | 第32-34页 |
| ·图像灰度-平滑共生矩阵分析方法 | 第34-38页 |
| ·基于Gabor纹理特征的检索研究 | 第38-41页 |
| ·基于形状特征的遥感影像检索 | 第41-44页 |
| ·图像的形状不变矩特征 | 第41-43页 |
| ·基于不变矩特征的检索实验 | 第43-44页 |
| ·相似度量的归一化 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于特征融合和相关反馈技术的遥感影像检索技术研究 | 第46-58页 |
| ·遥感影像的多特征融合检索 | 第46-50页 |
| ·多特征融合概述 | 第46-47页 |
| ·图像特征的归一化 | 第47-48页 |
| ·特征融合检索的相似度匹配 | 第48-49页 |
| ·特征融合在遥感影像检索中的实验 | 第49-50页 |
| ·应用相关反馈技术提高检索效率 | 第50-57页 |
| ·相关反馈技术的基本思想 | 第50-51页 |
| ·相关反馈理论模型 | 第51-52页 |
| ·相关性反馈模型中权重调整方法 | 第52-55页 |
| ·算法描述 | 第55-56页 |
| ·试验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小节 | 第57-58页 |
| 第4章 遥感影像检索系统设计与实现 | 第58-64页 |
| ·遥感影像检索系统的体系结构设计 | 第58-60页 |
| ·系统设计原则 | 第58-59页 |
| ·检索系统的体系结构 | 第59-60页 |
| ·系统功能模块描述 | 第60-61页 |
| ·系统业务流程分析 | 第61-62页 |
| ·系统运行环境要求 | 第62页 |
| ·用户界面 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-67页 |
| ·本文工作总结 | 第64-65页 |
| ·未来的研究工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |