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基于數(shù)據(jù)庫(kù)方式的遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索

基于數(shù)據(jù)庫(kù)方式的遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索

定 價(jià):¥30.00

作 者: 陸麗珍
出版社: 氣象出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 情報(bào)學(xué)與情報(bào)工作

ISBN: 9787502940287 出版時(shí)間: 2005-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 208 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《基于數(shù)據(jù)庫(kù)方式的遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索》針對(duì)遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索研究中存在的主要問(wèn)題,采用理論聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用的方法進(jìn)行研究。理論上充分借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果,合理界定遙感圖像內(nèi)涵,提出可重用的遙感圖像概念模型URSICM,將遙感圖像的元數(shù)據(jù)、原始像元信息、視覺(jué)特征、圖像對(duì)象以及語(yǔ)義內(nèi)容等信息納入統(tǒng)一框架;探索遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索新方法,發(fā)展融合顏色紋理特征和基于GIS語(yǔ)義的遙感圖像檢索新方法,并針對(duì)CTFFBIR設(shè)計(jì)優(yōu)化方案。實(shí)際應(yīng)用中通過(guò)基于URSICM的遙感圖像數(shù)據(jù)組織與存儲(chǔ)方案、遙感圖像檢索引擎RStRE的設(shè)計(jì),完成遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索原型系統(tǒng)RSIQuery的開發(fā)。本書適宜于從事圖像處理、遙感信息管理與檢索、3S集成等方面研究的學(xué)者,也可作為地理信息系統(tǒng)、遙感科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)本科學(xué)生和研究生的教學(xué)參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于數(shù)據(jù)庫(kù)方式的遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

前言
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 圖像內(nèi)容檢索的發(fā)展與研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像檢索技術(shù)的發(fā)展
1.2.2 研究?jī)?nèi)容與國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索研究現(xiàn)狀與存在的問(wèn)題
1.3.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.2 存在的主要問(wèn)題
1.4 研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
1.4.1 研究?jī)?nèi)容
1.4.2 本書組織
第二章 遙感圖像庫(kù)內(nèi)容檢索關(guān)鍵技術(shù)綜述
2.1 遙感圖像數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵技術(shù)
2.1.1 遙感圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方式
2.1.2 索引機(jī)制
2.1.3 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
2.1.4 多分辨率分塊金字塔構(gòu)建
2.2 視覺(jué)特征提取與相似性度量
2.2.1 視覺(jué)特征描述與提取
2.2.2 相似性度量方法
2.3 相關(guān)反饋與檢索算法評(píng)價(jià)
2.3.1 相關(guān)反饋機(jī)制
2.3.2 圖像檢索算法的評(píng)價(jià)
本章小結(jié)
第三章 支持內(nèi)容檢索的遙感圖像數(shù)據(jù)模型
3.1 空間數(shù)據(jù)模型分析
3.1.1 空間概念模型
3.1.2 空間邏輯模型
3.1.3 空間物理模型
3.2 通用遙感圖像概念模型
3.2.1 遙感圖像的特點(diǎn)和內(nèi)容
3.2.2 通用遙感圖像概念模型
3.3 面向?qū)ο筮b感圖像數(shù)據(jù)模型
3.3.1 面向?qū)ο髷?shù)據(jù)模型及特征
3.3.2 面向?qū)ο筮b感圖像數(shù)據(jù)模型
3.3.3 OORSIDM詳細(xì)結(jié)構(gòu)
3.4 支持內(nèi)容檢索的遙感圖像數(shù)據(jù)組織
3.4.1 柵格數(shù)據(jù)組織方式
3.4.2 主流SDE柵格存儲(chǔ)機(jī)理分析
3.4.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的選擇
3.4.4 遙感圖像數(shù)據(jù)的組織與存儲(chǔ)
本章小結(jié)
第四章 支持內(nèi)容檢索的遙感圖像數(shù)據(jù)庫(kù)引擎設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.1 遙感圖像數(shù)據(jù)管理的發(fā)展趨勢(shì)
4.1.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎技術(shù)
4.1.2 基于對(duì)象—關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的柵格空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎
4.2 柵格空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎關(guān)鍵理論和技術(shù)分析
4.2.1 分布式GIS技術(shù)
4.2.2 海量影像數(shù)據(jù)可視化與異步雙緩沖技術(shù)
4.2.3 多源空間數(shù)據(jù)集成
4.2.4 柵格空間數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化
4.3 RasSDE原型設(shè)計(jì)
4.3.1 RasSDE設(shè)計(jì)思想
4.3.2 RasSDE四層分布式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.3.3 開放多數(shù)據(jù)源空間數(shù)據(jù)訪問(wèn)組件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.3.4 RasSDE數(shù)據(jù)通信設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.4 應(yīng)用實(shí)例與性能測(cè)試分析
4.4.1 測(cè)試環(huán)境
4.4.2 中國(guó)海監(jiān)飛機(jī)掃描儀圖像處理及三維仿真平臺(tái)
4.4.3 性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
本章小結(jié)
第五章 融合顏色與紋理特征的遙感圖像檢索
5.1 綜合特征檢索的必要性
5.2 遙感圖像特征提取及相似性測(cè)度
5.2.1 多通道Gabor紋理特征提取
5.2.2 顏色特征提取
5.2.3 特征相似性度量
5.3 Quin—Tree遙感圖像分解方法
5.3.1 圖像分解的目的和意義
5.3.2 圖像分解方法分析
5.3.3 Quin—Tree分解法
5.4 融合顏色與紋理特征的遙感圖像檢索
5.4.1 檢索流程描述
5.4.2 優(yōu)化檢索方法
本章小結(jié)
第六章 基于GIS語(yǔ)義的遙感圖像檢索
6.1 圖像語(yǔ)義檢索存在的主要問(wèn)題
6.1.1 圖像語(yǔ)義檢索研究?jī)?nèi)容
6.1.2 存在的問(wèn)題和研究方向
6.2 基于GIS語(yǔ)義的遙感圖像檢索方法
6.2.1 GISSBIR基本思想
6.2.2 GISSBIR中空間對(duì)象的語(yǔ)義表達(dá)
6.2.3 GISSBlR預(yù)處理
6.3 GISSBIR關(guān)鍵技術(shù)
6.3.1 GIS數(shù)據(jù)在Oracle Spatial中的存儲(chǔ)與管理
6.3.2 Oracle Spatial空間關(guān)系的擴(kuò)展
6.3.3 GIS語(yǔ)義調(diào)解器
本章小結(jié)
第七章 圖像內(nèi)容檢索原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
7.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
7.1.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
7.1.2 RSIRE設(shè)計(jì)
7.2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
7.2.1 CTFFBIR的實(shí)現(xiàn)
7.2.2 GISSBIR的實(shí)現(xiàn)
本章小結(jié)
第八章 總結(jié)與展望
8.1 總結(jié)
8.2 展望
參考文獻(xiàn)

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