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基于多特征的成像光谱图像检索系统的设计与实现的中期报告
一、引言
成像光谱技术是利用遥感技术获取的光谱图像数据，同时获得了空间信息。它能够在单一图像中为物体提供光谱信息和空间分布信息，因此在遥感图像处理、农业资源调查、地质勘探、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用。为了更快速、准确地调用目标图像，提高成像光谱图像的检索效果，专家们通过开展研究和实验，形成了成像光谱图像检索系统。
二、研究内容
1.基于多特征的成像光谱图像检索系统的搭建
多特征成像光谱图像检索系统是基于目前成像光谱图像技术和现有工程技术实现的。该系统采用C#语言编写，结合MFC和XtremeToolkitPro技术，实现了图像处理和特征提取模块、索引模块、检索模块和用户界面。
2.图像处理和特征提取模块
主要功能是对成像光谱图像进行预处理，包括增强图像质量、提取特征、降噪等操作。此外，该模块还能够提取图像的空间和频率特征，包括局部梯度、颜色直方图、边缘、纹理等。
3.索引模块
该模块利用哈希桶算法对成像光谱图像进行特征汇聚，将相似的光谱图像映射到同一个哈希桶中，并在哈希桶的基础上建立C树索引结构，以提高检索效率。
4.检索模块
该模块可以采用多种方式进行图像检索和比较，包括欧几里得距离、余弦相似度、皮尔逊相关系数等。除此之外，该模块还提供了模糊查询、相似查询等多种搜索方式。
5.用户界面
指用户与系统进行交互的界面。我们使用MFC框架来制作用户界面。主要包括搜索、比较、排序、分类等模块，方便用户的使用。
三、设计思路
该系统主要通过提取成像光谱图像的多种特征进行检索，主要通过颜色、纹理、形状、对象特性、空间关系等特征进行匹配和检索，可以提高匹配精度和检索速度。哈希桶算法可显著提高搜索效率，提高检索精度，包括图像存储效率、检索时间和准确性等。
四、实验进展
1.数据集的准备：获取高分辨率多光谱图像数据和地物属性。我们在中国山东采集了100多幅高分辨率光谱图像数据集，数据分别为10个类别，其中每个类别有10个样本。
2.实验流程：
首先，利用图像处理和特征提取模块，对成像光谱图像进行预处理和特征提取；
然后，利用索引模块，把同类别光谱图像映射到同一个哈希桶中，并通过哈希桶查询加速检索，可以大大提高检索速度；
最后，采用检索模块，通过选择不同的检索方式，达到更好的检索效果。
3.实验效果：我们比较了本系统和其他系统的性能，发现本系统的检索效率和准确性均明显优于其他系统。
五、结论与展望
综上所述，基于多特征的成像光谱图像检索系统可以提高成像光谱图像的检索效率和准确性，能够满足相关领域的时空分析诉求，同时也具有很好的应用前景。未来需要深入研究图像分类、数据挖掘、自然语言处理，以应对越来越多的应用领域。