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基于局部不变特征的遥感影像检索系统关键技术研究
近年来，随着遥感技术的不断发展与应用，遥感影像数据量不断增加。如何从大量的遥感影像中快速精准地检索出所需的影像成为了重要的问题。传统的遥感影像检索系统主要采用基于图像全局特征的方式来进行匹配和检索，但是这样的方式很容易受到光照变化、遮挡等因素的影响，导致检索性能下降，因此基于局部不变特征来进行遥感影像检索成为了一个备受研究的关键技术。
基于局部不变特征的遥感影像检索系统主要由两个部分组成，一个是特征提取，另一个是特征匹配。其中，特征提取是将影像中的局部不变特征提取出来，用于描述影像的本质特征；特征匹配是将不同影像中提取的特征进行匹配，以实现影像的检索。
在特征提取方面，局部不变特征主要包括如下几种：SIFT、SURF、ORB、BRISK等等。其中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一种基于尺度空间和极值点的局部不变特征，具有旋转、尺度和亮度变化不变性，其过程包括尺度空间极值点检测、关键点定位、方向确定以及特征描述，而SURF(SpeededUpRobustFeatures)则是一种基于高斯尺度空间和盒子滤波器的特征提取方法，具有快速、鲁棒和尺度不变性，与SIFT相比更适用于大尺寸图像的特征提取；ORB是一种基于FAST关键点检测器和BRIEF描述子的局部不变特征，比较适合于计算机资源受限的场景；BRISK（BinaryRobustInvariantScalableKeypoints）是一种基于旋转不变的二值特征点描述子，可以较好地应对遮挡和光照变化，其速度也较快。
在特征匹配方面，一般采用的方法是将不同影像中提取的局部不变特征进行匹配，常见的匹配方式包括最近邻匹配、最近邻和次近邻匹配以及基于RANSAC的物体识别等方式。最近邻匹配是最简单的匹配方式，它通过计算匹配点间的欧氏距离来确定两个特征向量之间的相似度。最近邻和次近邻匹配则考虑到由于图像中存在噪点等原因，直接选择最近邻的匹配不一定正确，因此在最近邻的基础上选择次近邻进行筛选，可以提高匹配的准确率。而基于随机抽样一致性（RANSAC）的物体识别则能够消除匹配点中的误匹配点，提高匹配的精度。
综上所述，基于局部不变特征的遥感影像检索系统是一种目前比较有效的遥感影像检索技术。在实际应用中，还需要考虑到一些影响因素，如数据集的选取、特征提取与匹配的算法等方面，才能够快速、准确地检索到所需的影像。未来，本技术还有着进一步的发展空间和应用前景。