基于隱馬爾可夫樹模型與旋轉(zhuǎn)不變性的遙感圖像紋理檢索方法研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，可獲取的高空間分辨率遙感影像的數(shù)量急劇增長，這為更精細(xì)的對(duì)地觀測(cè)帶來新的發(fā)展機(jī)會(huì)，同時(shí)也給人們有效地組織、管理、瀏覽和查詢海量圖像數(shù)據(jù)的能力提出了更高的要求。本文從高空間分辨率遙感影像的紋理信息出發(fā)，主要研究了利用隱馬爾可夫樹模型進(jìn)行具有旋轉(zhuǎn)不變性的遙感圖像紋理檢索的方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴總結(jié)小波變換、框架波變換、可控金字塔變換三種多尺度變換方法的基本原理和頻率域響應(yīng)特點(diǎn)、子帶系數(shù)分布等基本屬性

2、，分別介紹利用它們進(jìn)行多尺度二維圖像處理的方法，并分析它們各自的優(yōu)勢(shì)和不足；⑵在經(jīng)典的二維小波域隱馬爾可夫樹模型的基礎(chǔ)上增加對(duì)小波變換不同頻帶之間相關(guān)性的考慮，建立向量形式的小波域隱馬爾可夫樹模型，采用期望最大算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，提取圖像的紋理特征。采用一種“自下而上”的遞推算法快速逼近經(jīng)過訓(xùn)練的隱馬爾可夫樹模型之間的KL距離，以此度量相應(yīng)紋理特征之間的相似性，實(shí)現(xiàn)基于小波域隱馬爾可夫樹模型的紋理圖像檢索；⑶針對(duì)小波域隱馬爾可夫樹模型不

3、具有旋轉(zhuǎn)不變性的特點(diǎn)，從兩種不同的角度給出改進(jìn)的紋理圖像檢索方法：一種是在原始方案中增加紋理主方向檢測(cè)工具，并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果將查詢圖像和備選圖像旋轉(zhuǎn)到一致的方向，利用小波域隱馬爾可夫樹模型提取旋轉(zhuǎn)后圖像的紋理特征，并依據(jù)此特征進(jìn)行圖像相似性的匹配；另一種是采用可控金字塔變換對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解，對(duì)所獲得的多尺度方向帶通系數(shù)建立隱馬爾可夫樹模型，通過調(diào)整模型參數(shù)獲得旋轉(zhuǎn)不變紋理特征并進(jìn)行相似性度量，從而實(shí)現(xiàn)具有旋轉(zhuǎn)不變性的紋理圖像檢索；⑷根