| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-31页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·图像内容检索的发展与研究现状 | 第17-24页 |
| ·图像检索技术的发展 | 第17-21页 |
| ·研究内容与国内外研究现状 | 第21-24页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-24页 |
| ·遥感图像库内容检索研究现状与存在的问题 | 第24-28页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-27页 |
| ·遥感图像库研究现状 | 第24-25页 |
| ·遥感图像内容检索研究计划及项目 | 第25-26页 |
| ·遥感图像内容检索研究成果 | 第26-27页 |
| ·存在的主要问题 | 第27-28页 |
| ·研究内容与论文组织 | 第28-31页 |
| ·研究内容 | 第28页 |
| ·论文组织 | 第28-31页 |
| 第二章 遥感图像库内容检索关键技术综述 | 第31-52页 |
| ·遥感图像数据组织与管理 | 第31-36页 |
| ·遥感图像数据存储与管理方式 | 第31-34页 |
| ·基于文件的方式 | 第31-33页 |
| ·基于数据库的方式 | 第33-34页 |
| ·索引机制 | 第34-36页 |
| ·传统的高维索引 | 第34-35页 |
| ·三角不等式索引 | 第35页 |
| ·基于SOM的索引 | 第35-36页 |
| ·基于语义分类的索引 | 第36页 |
| ·视觉特征提取与相似性度量 | 第36-46页 |
| ·视觉特征描述与提取 | 第36-44页 |
| ·颜色特征 | 第36-38页 |
| ·纹理特征 | 第38-41页 |
| ·形状特征 | 第41-42页 |
| ·空间关系特征 | 第42-44页 |
| ·相似性度量方法 | 第44-46页 |
| ·距离度量方法 | 第44-45页 |
| ·人类视觉相似性模型 | 第45-46页 |
| ·相关反馈与检索算法评价 | 第46-51页 |
| ·相关反馈机制 | 第46-50页 |
| ·查询点移动 | 第46-47页 |
| ·特征权重更新 | 第47-48页 |
| ·基于传统的统计学习 | 第48-49页 |
| ·基于机器学习 | 第49-50页 |
| ·图像检索算法的评价 | 第50-51页 |
| ·查全率和查准率 | 第50页 |
| ·排序值评测法 | 第50-51页 |
| ·检索率 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 支持内容检索的遥感图像数据模型与数据组织 | 第52-79页 |
| ·空间数据模型分析 | 第52-59页 |
| ·空间概念模型 | 第53-57页 |
| ·空间逻辑模型 | 第57-58页 |
| ·空间物理模型 | 第58-59页 |
| ·通用遥感图像概念模型 | 第59-67页 |
| ·遥感图像的特点和内容 | 第59-63页 |
| ·遥感图像的特点 | 第59-61页 |
| ·遥感图像所包含的内容 | 第61-63页 |
| ·通用遥感图像概念模型 | 第63-67页 |
| ·图像概念模型 | 第63-65页 |
| ·URSICM | 第65-67页 |
| ·面向对象遥感图像数据模型 | 第67-73页 |
| ·面向对象数据模型及特征 | 第67-69页 |
| ·面向对象遥感图像数据模型 | 第69-70页 |
| ·面向对象图像数据模型分析 | 第69页 |
| ·OORSIDM | 第69-70页 |
| ·OORSIDM详细结构 | 第70-73页 |
| ·遥感图像数据组织与存储 | 第73-77页 |
| ·关系数据库系统的选择 | 第73页 |
| ·图像数据在Oracle中的两种组织方式 | 第73-75页 |
| ·遥感图像数据的组织与存储 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 融合颜色与纹理特征的遥感图像检索 | 第79-102页 |
| ·综合特征检索的必要性 | 第79-80页 |
| ·遥感图像特征提取及相似性测度 | 第80-85页 |
| ·多通道Gabor纹理特征提取 | 第81-84页 |
| ·多通道Gabor滤波原理 | 第81页 |
| ·2D Gabor函数 | 第81-83页 |
| ·纹理特征提取与表达 | 第83-84页 |
| ·颜色特征提取 | 第84-85页 |
| ·特征相似性度量 | 第85页 |
| ·Quin-Tree遥感图像分解方法 | 第85-93页 |
| ·图像分解的目的和意义 | 第85-87页 |
| ·图像分解方法分析 | 第87-90页 |
| ·Quin-Tree分解法 | 第90-93页 |
| ·方法 | 第90-92页 |
| ·实验结果及分析 | 第92-93页 |
| ·融合颜色与纹理特征的遥感图像检索 | 第93-101页 |
| ·检索流程描述 | 第93-95页 |
| ·优化检索方法 | 第95-101页 |
| ·基于聚类的子图像分类索引 | 第95-97页 |
| ·动态相关反馈 | 第97-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第五章 基于GIS语义的遥感图像检索 | 第102-134页 |
| ·图像语义检索存在的主要问题 | 第102-107页 |
| ·图像语义检索研究内容 | 第102-106页 |
| ·存在的问题和研究方向 | 第106-107页 |
| ·基于GIS语义的遥感图像检索方法 | 第107-124页 |
| ·GISSBIR基本思想 | 第107-109页 |
| ·GISSBIR中空间对象的语义表达 | 第109-123页 |
| ·空间信息的语义表达 | 第109-114页 |
| ·属性信息的语义表达 | 第114-120页 |
| ·空间对象的语义表达 | 第120-123页 |
| ·GISSBIR预处理 | 第123-124页 |
| ·GISSBIR关键技术 | 第124-132页 |
| ·GIS数据在Oracle Spatial中的存储与管理 | 第124-130页 |
| ·Oracle Spatial空间关系的扩展 | 第130-131页 |
| ·GIS语义调解器 | 第131-132页 |
| ·本章小结 | 第132-134页 |
| 第六章 原型系统的设计与实现 | 第134-149页 |
| ·系统设计 | 第134-139页 |
| ·系统的设计原则 | 第134页 |
| ·系统总体架构设计 | 第134-136页 |
| ·RSIRE设计 | 第136-139页 |
| ·查询接口 | 第136-138页 |
| ·查询处理 | 第138-139页 |
| ·系统的实现 | 第139-148页 |
| ·CTFFBIR的实现 | 第140-146页 |
| ·基于聚类的子图像分类索引实验结果与分析 | 第140-141页 |
| ·动态相关反馈实验结果及分析 | 第141-144页 |
| ·CTFFBIR检索结果与分析 | 第144-146页 |
| ·GISSBIR的实现 | 第146-148页 |
| ·本章小结 | 第148-149页 |
| 第七章 总结与展望 | 第149-153页 |
| ·论文总结 | 第149-150页 |
| ·论文创新之处 | 第150-151页 |
| ·研究展望 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153-155页 |
| 参考文献 | 第155-169页 |
| 作者简介 | 第169页 |