基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機技術的發(fā)展，信息格式已經由單一的文本轉化成圖形、圖像、視頻等，而且數(shù)量也呈爆炸式的飛速增長。處理這些數(shù)據(jù)所消耗的大量人力、財力使得開發(fā)自動處理工具勢在必行，于是基于內容的圖像檢索技術應運而生。該技術突破了傳統(tǒng)的基于文本檢索技術的缺陷，從圖像的內容出發(fā)進行圖像相似度的比較?；趦热輬D像檢索技術的開發(fā)是對數(shù)據(jù)挖掘領域的一次革命。
　　 在過去半個多世紀，SAR數(shù)據(jù)量的增長以及SAR圖像應用范圍的擴大，針對SAR圖像的檢索受

2、到了越來越多的關注。但由于SAR圖像噪聲大、內容多等特點，針對SAR圖像的檢索效果并不理想。本文綜合考慮了基于內容的圖像檢索及SAR圖像的特點提出了基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索方法。此方法分為圖像精確分類與圖像匹配兩部分。首先利用高斯混合模型(GMM)得到精確地分類結果，其次應用多種現(xiàn)今成熟的圖像相似匹配方法，進一步得到準確的檢索結果。實驗結果表明，本文方法對包含各類地物的SAR圖像檢索是可行有效的。
　　 本文工作得到

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