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合成孔径雷达技术的发展导致了大量SAR图像的出现,这对SAR图像的处理及应用提出了新的需求。而基于文本关键词的传统检索方法已经不能适应图像检索的要求,使得基于内容的图像检索技术逐渐成为目前的研究热点。本文在全面分析基于内容的图像检索领域中的关键技术的基础上,结合江苏省自然科学基金,重点研究了多尺度几何分析技术Contourlet变换在基于图像纹理和形状特征的检索方法中的应用,并基于这些方法实现了SAR图像检索系统。主要工作概括如下:1.系统分析和研究了基于内容的图像检索领域的一些关键技术,如:纹理、形状等图像低层特征的描述方法,图像间的相似性度量方法,图像库索引机制等。2.研究了基于纹理的图像检索方法,并提出了一种基于Contourlet变换的纹理特征提取方法。通过对SAR图像及相关图像进行Contourlet分解,计算不同尺度不同方向上的系数幅度序列的均值和标准方差,以此构成特征向量来描述图像的纹理。3.研究了基于形状的图像检索方法,并提出了一种基于Contourlet变换的形状特征提取方法。把Canny算子和Contourlet变换相结合,先对SAR图像及相关图像运用Canny算子提取边缘,在此基础上再进行Contourlet变换,把图像的形状信息分解到不同尺度不同方向上,从而保留各个频率分量,使图像形状信息的丢失减少。4.用VC++6.0和Access2003设计了一个基于内容的SAR图像检索系统,把文中提出的基于Contourlet变换的纹理及形状提取方法应用到SAR图像检索中,实现了SAR图像的纹理及形状检索,并进行不同算法在同一平台下的效果对比,此外还实现了不同算法之间的组合,进一步改善了检索性能。