### 基于内容的图像检索系统在高光谱遥感图像中的应用
#### 概述
本章节主要概述了基于内容的图像检索系统（CBIR）的关键元素，并且特别聚焦于遥感图像领域的相关研究工作。特别是针对高光谱图像的研究。作者团队通过识别图像中的端元来表征图像的光谱内容。文中描述了一些想法和数值实验，旨在为高光谱遥感图像设计一个CBIR系统，并提出了一种光谱图像相似性度量方法以指导查询搜索。
#### 高光谱遥感图像与基于内容的图像检索
随着数据量呈指数级增长，对于快速、智能的信息检索系统的需求日益增加。例如，在轨合成孔径雷达（SAR）传感器每天可以收集大约10到100吉字节的数据，每年提供约10太字节的图像数据。新型传感仪器产生的信息量比这高出一个数量级。当前的检索系统为用户提供原始图像、主题地图和辅助数据作为对精确查询的响应，这些查询需要用户详细了解存储信息的结构。然而，基于图像内在属性（如纹理和诱导语义内容）的更灵活访问方式的需求正在逐渐增长。
#### CBIR系统的原理与挑战
在CBIR系统中，数据库中的图像通过特征向量进行标记，这些特征向量是通过计算机视觉和数字图像处理技术从图像中提取的。在CBIR系统中，查询数据库的方式是由一幅图像指定的。计算查询图像的特征向量，并根据特征空间中定义的相似性度量或距离标准返回数据库中最接近的项作为查询答案。这是CBIR系统的低层次、无语义定义，没有考虑到用户期望与系统响应之间的语义差距。
#### 针对高光谱图像的CBIR研究
对于高光谱图像而言，CBIR系统面临的挑战更为复杂。高光谱图像提供了丰富的光谱信息，这使得它们非常适合用于特定应用，如环境监测、农业分析等。然而，这也增加了处理这些图像的技术难度。为了应对这些挑战，研究人员探索了多种方法来有效地检索高光谱图像：
1. **特征提取**：开发先进的算法来提取有意义的特征，包括但不限于光谱特征、空间特征以及纹理特征。
2. **相似性度量**：研究适合高维光谱数据的相似性度量方法，如使用欧几里得距离、马哈拉诺比斯距离等。
3. **索引机制**：构建高效的数据索引机制以支持大规模数据库中的快速检索，包括倒排索引、多维索引树等。
4. **机器学习方法**：利用监督和非监督学习方法（如聚类、分类和支持向量机等）来增强检索性能。
5. **用户交互**：设计用户友好的界面和交互方式，以更好地理解用户的查询意图并缩小语义差距。
#### 结论
基于内容的图像检索系统在高光谱遥感图像的应用领域具有广阔前景。通过综合运用计算机视觉、机器学习以及大数据处理技术，可以显著提高检索效率和准确性。未来的研究将继续探索如何进一步缩小用户期望与系统响应之间的语义差距，并开发出更加智能、灵活的检索工具，以满足不断增长的信息需求。
