1、隨著圖像成像技術(shù)的發(fā)展，圖像的空間分辨率不斷提升，使得圖像中包含大量的信息，能夠呈現(xiàn)更多的細(xì)節(jié)信息，例如空間布局和紋理結(jié)構(gòu)信息。這對(duì)于識(shí)別圖像中的內(nèi)容有很大的幫助。然而，圖像具有表征維度較高、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜以及冗余信息較多等特點(diǎn)，對(duì)其直接進(jìn)行處理具有很大的困難。因此，需要先通過各種特征學(xué)習(xí)的方法對(duì)原始圖像進(jìn)行準(zhǔn)確有效的表示，為后續(xù)的識(shí)別和分類提供判別性較高的圖像特征表示。本文針對(duì)遙感場(chǎng)景圖像和光學(xué)艦船圖像的特征學(xué)習(xí)進(jìn)行了研究，主要研究內(nèi)容

2、總結(jié)如下:
　　第一，在大量文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，闡述了對(duì)圖像進(jìn)行特征學(xué)習(xí)的必要性，然后詳細(xì)介紹了目前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域空間特征學(xué)習(xí)常用的幾種全局特征和局部特征。
　　第二，針對(duì)遙感場(chǎng)景圖像分類，提出了一種基于分塊的多尺度完全局部二值模式（Multi-scale Completed Local Binary Patterns，MS-CLBP）和費(fèi)舍爾向量(Fisher Vector,FV)的局部特征表示。用MS-CLBP算子在分塊的

3、密集區(qū)域上提取一組局部描述符，然后用費(fèi)舍爾核函數(shù)表達(dá)來編碼局部描述符，形成遙感場(chǎng)景圖像的判別的表達(dá)。把MS-CLBP的兩種實(shí)現(xiàn)方案融合到一個(gè)統(tǒng)一的框架中，構(gòu)造了一個(gè)識(shí)別性更高的特征表示。在兩個(gè)公共基準(zhǔn)遙感圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并獲得了優(yōu)越的分類性能
　　第三，針對(duì)艦船的外觀受到外部因素如照明或天氣狀況，觀察幾何條件和海面狀況的影響的現(xiàn)象，提出了一種多特征學(xué)習(xí)的方法，包括一個(gè)全局特征和兩個(gè)局部特征。在這個(gè)多特征學(xué)習(xí)框架中，同時(shí)研究了特