NSCT變換在SAR圖像檢索中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著合成孔徑雷達(dá)(SAR)技術(shù)的不斷發(fā)展，所獲得的SAR圖像分辨率基本與光學(xué)圖像相當(dāng)，而且具有更豐富的信息，SAR圖像的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。如何高效、快速的在海量的SAR圖像庫(kù)中檢索到所需要的圖像數(shù)據(jù)成為當(dāng)前圖像應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，基于內(nèi)容的SAR圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文分析了圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù)，研究了多尺度分析技術(shù)非抽樣 Contourlet 變換（NSCT變換）在圖像紋理和形狀特征的檢索方法中的應(yīng)用，設(shè)計(jì)了SAR圖像的雷達(dá)地面數(shù)據(jù)

2、管理系統(tǒng)，在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了SAR圖像檢索系統(tǒng)，為進(jìn)一步研究做了相關(guān)的準(zhǔn)備工作。主要工作概括如下： 1．分析研究了基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的工作原理，關(guān)鍵技術(shù)如：紋理、形狀等圖像底層特征的描述方法，圖像間的相似性度量方法，圖像庫(kù)索引機(jī)制等。 2．研究了基于紋理特征的圖像檢索方法，并提出了一種基于NSCT變換的紋理特征提取方法。通過(guò)對(duì)SAR圖像及相關(guān)圖像進(jìn)行NSCT分解，計(jì)算不同尺度不同方向上的系數(shù)幅度序列的

3、均值，標(biāo)準(zhǔn)方差和三階中心矩，以此構(gòu)成特征向量來(lái)描述圖像的紋理。實(shí)驗(yàn)證明本文提出的采用NSCT算法有較好的特征提取效果，引入三階中心矩作為特征向量?jī)?yōu)于只使用均值和方差的組合特征，提高了圖像檢索的查準(zhǔn)率。 3．研究了基于形狀特征的圖像檢索方法，并提出一種基于NSCT變換的形狀特征提取方法。把改進(jìn)型Canny算子和NSCT變換相結(jié)合，先對(duì)SAR圖像及相關(guān)圖像運(yùn)用改進(jìn)型Canny算子提取邊緣，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行NSCT變換，把圖像的形狀信

4、息分解到不同尺度不同方向上，從而保留各個(gè)頻率分量，減少了圖像形狀信息的丟失。 4．分析星載合成孔徑雷達(dá)地面處理系統(tǒng)的工作方式，闡明了地面數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在整個(gè)雷達(dá)地面處理系統(tǒng)中所處的重要地位。設(shè)計(jì)了雷達(dá)數(shù)據(jù)歸檔、檢索、瀏覽以及檢索圖像具體流程，并完成了存放用戶(hù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)表的設(shè)計(jì)。 5．使用VisualC++6.0作為前臺(tái)開(kāi)發(fā)工具，Matlab7.0.4作為后臺(tái)數(shù)據(jù)處理特征提取工具，Oracle 9i作為數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器， 開(kāi)發(fā)