时间：2024-06-22浏览次数：39
基本体整体趋包含颜色、纹理、平面空间对应关系、外形，或者其他统计特征。 图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征（如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、形状、对象表面等）两类。视觉特征又可分为通用的视觉特征和领域相关的视觉特征。
图像特征提取分为两类：①低层视觉，其内容主要包括颜色、形状、纹理等；②语义内容，它包含高层的概念级反应（如“海上升明月”），需要对物体进行识别和解释，往往要借助人类的知识推理。
从图像中提取的特征可以组成一个向量，两个图像之间可以通过定义一个距离或者相似性的测量度来计算相似程度。特征匹配是图像检索的一个关键环节，具有特征依赖的特点，不同的特征应该采用不同的度量方法。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。
文字信息和索引关系来实现查询功能。这一概念于1992年由T.Kato提出的。他在论文中构建了一个基于色彩与形状的图像数据库，并提供了一定的检索功能进行实验。此后，基于图像特征提取以实现图像检索的过程以及CBIR这一概念，被广泛应用于各种研究领域，如统计学、模式识别、信号处理和计算机视觉。
当前图像检索的热点领域是基于内容的图像检索。其流程为：检索系统对图像库中的每一幅图像进行特征提取，构建一个特征库，每幅图像对应特征库中的一个特征矢量。用户上传要检索的一幅图像（问询图像），系统也对其进行特征提取，得到对应于该图像的特征矢量。
评价：1）查看影像直方图中单个亮度值出现的频率。2）在计算机上查看某一个具体位置为地理区域的像元亮度值。3）计算基本的医院描述性统计量，判断影像遥感数据中是否存在异常。4）计算多元统计量以确定波段间的相关关系（如识别冗余信息）。
彩色红外航空像片质量评价。可从航片的重叠度、航线偏移程度，像片的成像质量和冲洗质量方面予以评价。（2）热红外图像质量评价。主要从图像的色调、反差，图像回放时曝光强度的控制等方面予以评价。
峰值信噪比，几何失真度，云覆盖量。目前最好的指标是调制传递函数（MTF）。可以看下相关文章。
首先清晰度很重要，显然模糊的图像再怎么处理都不如清晰的图像，除此之外还有图上有没有云彩，再有就是看分辨率如何，如果还有的话就是看看房子的阴影覆盖情况，有的图都是楼房的阴影，处理起来也是很头疼的。
一）遥感数据（图像）质量 遥感数据是1∶25万遥感地质填图中，地质信息解译提取的基础信息源，因此数据时相、种类、波段组合、增强处理方法的选择直接影响遥感填图质量。
1、【答案】：将制图区域的平面表象一定的分解力作行和列的规划分布，就形成了一个栅格阵列，其中每个栅格也成为“像素”。
2、栅格数据是最简单、最直观的一种空间数据结构，它是将地面划分为均匀的网格，每个网格作为一个像元，像元的位置由所在行、列号确定，像元所含有的代码表示其属性类型或仅是与其属性记录相联系的指针。
3、栅格数据（Grid Data）是一种以二维矩阵的形式存储空间数据的数据结构。它广泛应用于地理信息系统（GIS）、遥感图像处理、计算机视觉等领域。栅格数据模型将空间划分为一系列规则或不规则的网格，每个网格单元（也称为栅格单元或像素）表示为一种特定的数据类型（如数字、文本、图像等）。
1、该算法基于角点响应函数（CRF），对每个像素基于其模板邻域的图像灰度计算CRF值，如果大于某一阈值且为局部极大值，则认为该点为角点，一般k取1或2。由算法的实现和相关结果可以看出，KLT算法比Harris算法检测角点的质量高，但KLT算法适用于角点数目不多且光源简单的情况，Harris适用于角点数目较多且光源复杂的情况。
2、费旭东等人采用知识查表技术，而高斯-拉普拉斯和神经细胞模型的角点检测方法分别依赖于二阶微分和DOG函数，对噪声有一定的抗性。罗斌等人则结合模板和灰度曲率，利用电磁场理论中的矢势检测角点，这种方法考虑了曲率信息，可以视为边缘曲线角点检测的一种。
3、角点检测示例在C++中，使用OpenCV库进行角点检测的步骤如下：首先，定义一些关键参数，如最大角点数量（max_corners）、质量水平（qualityLevel）、最小距离（minDistance）等。这些参数用于控制角点检测的精度和筛选。
4、当我们在图像中移动一个窗口，计算其灰度值的变化，寻找局部的极大值，就可能找到一个角点。Harris角点检测的核心在于泰勒展开和矩阵M的构建。通过对图像梯度的二阶导数进行特征值分析，矩阵M的特征值能够区分平滑区域、边缘和角点，其中较大的特征值是角点的标志。
5、SUSAN是Smith和Brady提出的一种图像处理方法，该算法是基于像素领域包含若干元素的近似圆形模板，对每个像素基于该模板领域的图像灰度计算角点响应函数（CRF）的数值，如果大于某阈值且为局部极大值，则认为该点为角点。
6、设置一个阈值t，如果在这 16 个像素点中存在 n 个连续像素点的灰度值都高于$$I_p + t$$，或者低于$$I_p - t$$，那么像素点 p 就被认为是一个角点。如上图中的虚线所示，n 一般取值为 12。
1、车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
2、地感线圈识别模式 地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。
3、过程涉及车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出，车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。
4、火眼臻睛的车牌识别一体机共有4种触发方式：地感触发，虚拟线圈，稳定识别结果触发和车型触发。
5、工作量大；视频触发 视频触发优势是不用作业地感线圈，没有施工。缺点是误触发率高，容易漏车，跟车问题不好解决。综合比较，地感触发更加实用，更加稳定，也是目前车牌识别应用最为广泛的一种触发方式。
