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本文在高空间分辨率遥感影像纹理特征提取研究中引入Contourlet变换,将不同尺度、不同方向子带系数矩阵的均值、方差和能量作为纹理特征,并为分类能力强的特征量赋予较大的权值,体现相应子带分类能力的差异性。以QuickBird影像为样本数据、采用五叉树分解策略的纹理检索实证研究表明,基于Contourlet变换提取高空间分辨率遥感影像纹理特征信息的效果优于Gabor小波变换。 相似文献
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随着卫星遥感影像分辨率的不断提高,人们希望从遥感图像中获得更多有用的数据和信息,所以遥感影像的分类变得尤为重要.但是基于光谱特征的影像分类精度过低,不能满足生产的需要,所以研究利用其他辅助手段来提高遥感影像的分类成为未来发展的一个重要方向.本文研究了利用灰度共生矩阵提取纹理特征的方法并对利用纹理特征影像辅助光谱特征分类的方法进行了研究.实验结果表明,纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度. 相似文献
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本文引入了在不同影像层次上的Gabor纹理特征,采用分裂-合并加智能像素精致的方法,实现遥感影像的非监督分割。实验结果表明采用Gabor滤波器为基础的多分辨率分析来描述高分辨率遥感影像的纹理特征,可以明显地描述影像的高、低频特征,并且基于Gabor纹理特征进行遥感影像的分割是有效的;将本文方法的分割结果与经典的eCognition分割结果进行了对比试验,表明本文方法的分割结果较好。 相似文献
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在充分考虑道路频谱在不同频带、不同方向上能量分布的基础上,提出一种基于Gabor纹理与几何特征相结合的高分辨率遥感影像城区道路提取方法。首先通过Gabor滤波器组得到遥感影像不同频带、不同方向上的Gabor纹理特征,并利用K-means方法对遥感影像进行分割;然后利用形态学方法分割与道路相连的地物,并选取适当的几何特征剔除非道路地物;最后利用形态学方法对道路网进行修整。实验结果表明,该方法可以有效、便捷地从高分辨率遥感影像中提取城区主干道路网。 相似文献
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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
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Dawei Li Fengbao Yang Xiaoxia Wang 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(2):229-237
High resolution remote sensing image contains abundant information, but remote sensing classification only based on spectral information is affected in the complex spectrum area. Crop area and other land-cover objects contain different texture features. This paper extracts texture information based on gray-level co-occurrence matrix and Gabor filters group, sets up spectrum-texture joint feature set. To enhance classification efficiency, Ensemble learning strategy is introduced to improve classical support vector machine and back propagation neural network classifiers in training process. To prove the effectiveness of proposed methods, several experiment images are utilized to execute experiments. Results indicate that proposed methods improve classification accuracy compared with classical algorithms significantly, and promote running efficiency compared with the situation of large sample, support corn area statistical process and yield estimation. 相似文献
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基于变差函数的遥感影像纹理特征提取 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。 相似文献
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合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
纹理分析是提高遥感影像分类精度的重要手段之一。纹理特征与地物类别尺度密切相关,应用纹理特征进行遥感影像分类,
关键在于纹理尺度的确定。对于灰度共生矩阵纹理分析来说,就是选择大小合适的纹理窗口。根据样本半变异值在较小范围内有较
大变化的特性,研究遥感影像相邻像素之间的空间关系,将半变异值开始趋于恒值时所对应的步长作为纹理分析的窗口大小,并在
纹理特征提取过程中针对每一个像素,在最大似然分类结果的约束下,适时改变其窗口大小,提取纹理特征,提出一种合理尺度纹
理分析的遥感影像分类方法。最后,选择北京市昌平区2006年SPOT 5遥感影像,利用TitanImage二次开发环境实现了该方法。实践
证明,该方法能有效提高遥感影像的分类精度。 相似文献
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基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
宋铁群 《测绘与空间地理信息》2009,32(2)
随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分.传统的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高.研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析. 相似文献
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顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。 相似文献
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针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。 相似文献
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ADS80影像具有红、绿、蓝、近红外等多波段影像信息。本文以ADS80影像为数据源,采用面向对象的分类方法对遥感影像进行自动提取分类研究。研究表明,采用ADS80影像与面向对象分类相结合的方法,可充分发掘影像中的形状、纹理、结构等几何特征信息,显著提高影像的分割精度,使分类后的影像具有更丰富而准确的信息,在地理国情普查及监测中具有较高的应用价值。 相似文献
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面向对象的遥感影像模糊分类方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法，考虑了对象的不同特征值，例如光谱值，形状和纹理，结合上下文关系和语义的信息，这种分类技术不仅能够使用影像属性，而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后，再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤：第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象，在这个过程中，分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中，特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。 相似文献