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基于图像表面积的分形布朗运动分数维算法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
针对数字图像的特点，提出了一种计算图像表面积的简单方法。在此基础上，根据分形布朗运动理论，提出基于图像表面积的分数维计算方法。用遥感图像上几种典型地物的图像窗对该方法进行了实验，并与其他几种常用的分数维计算方法进行了比较。实验表明，本文提出的方法与理论预期相符合的程度高于其他分数维计算方法。 相似文献
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本文首先分析了遥感影像尺度的三层次内涵。重点针对遥感像元尺度,分析了遥感像元尺度效应及其分形机理,由于现有分形方法没有考虑影像本身尺度(空间分辨率),造成尺度间分形维数的比较时像元尺度效应变化难以有效反映,本文针对此问题提出了基于表面积的加窗分形布朗运动和加窗双层地毯两种改进分形方法。为验证改进分形方法的可靠性,采用了不同像元尺度下系列监督分类进行验证。试验结果表明,每种地物的分维数都随着空间分辨率的降低或像元尺度的缩小,呈总体下降趋势,在某些特征尺度上会出现预示着某些地物结构的拐点,这些拐点对观测该区域地物具有一定指示意义。系列监督分类精度也一定程度上证明了以上两种改进分形方法在分析尺度效应中的可行性。因此本文的方法对于分析遥感像元尺度效应和探索地物尺度聚合规律具有一定的理论意义。 相似文献
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分形理论已经在影像压缩、分割、去噪等方面表现出了较大的优势,其特点是能够准确地描述影像的空间结构信息和变化规律。分别采用分线法和三角棱柱法对同一实验地区的多种分辨率不同波段的遥感卫星影像进行分析,分别计算了图像中不同地形区域(如城区、湖泊、田地等)的分形维数,并根据两种算法的特性对图像进行了特征分析。多源遥感影像的实验结果证明,分形维数确实可以作为影像特征分析的一个重要工具,并可以指导分析遥感影像的应用情况。此外,在计算分形维数的过程中,采用三折线拟合法自适应地确定影像的无标度区间,提高了分形维数计算结果的可靠性。 相似文献
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多源异质遥感影像的分形特征分析 总被引：5，自引：0，他引：5
分形理论已经在影像压缩、分割、去噪等方面表现出了较大的优势,其特点是能够准确地描述影像的空间结构信息和变化规律.分别采用分线法和三角棱柱法对同一实验地区的多种分辨率不同波段的遥感卫星影像进行分析,分别计算了图像中不同地形区域(如城区、湖泊、田地等)的分形维数,并根据两种算法的特性对图像进行了特征分析.多源遥感影像的实验结果证明,分形维数确实可以作为影像特征分析的一个重要工具,并可以指导分析遥感影像的应用情况.此外,在计算分形维数的过程中,采用三折线拟合法自适应地确定影像的无标度区间,提高了分形维数计算结果的可靠性. 相似文献
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资源三号影像朵云识别中云雪分离研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对资源三号全色卫星影像在朵云识别过程中云雪不能分离的问题,提出了一种基于云雪边界特征并利用改进的平均梯度和分形维数等纹理信息的云雪分离方法。首先为了减少雪和其他地物对云的干扰进行初步云识别,本文利用灰度均值、分形维数和灰度共生矩阵计算的能量作为特征参数大体提取云区,此时云雪不分;然后再进行云雪分离,利用改进的平均梯度和分形维数特征值来剔除被误识别为云的雪。本文采用的分类方法是支持向量机分类。利用资源三号全色卫星影像测试结果表明,该方法是资源三号全色遥感影像朵云识别中一种有效的云雪分离方法。 相似文献
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引入目前在分形几何中发展起来的多标度分形理论，发展了影像纹理的多标度分形分析，能够描述纹理结构更多的分形特征，反映影像纹理的局部分维差别，抑制目前仅基于整体分维计算存在的不同分形同分维之弊端，实现影像纹理的多分辨率分析。尽管分维测度是纹理的一个非常重要的特征，但单纯的仅基于分维测度的分析，并不足以表征所有的纹理信息。 相似文献
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在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。该方法不仅能提供出影像纹理的纹理基元,还能给出影像粗糙性、自相似程度,减少了纳伪误差。 相似文献
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航空影像纹理分类的最小二乘法和问题的分析 总被引：6，自引：0，他引：6
本文介绍航空影像理分类的最小二乘法原理和算法，该方法是建立在影像纹理ＭＲＦ参数测定的基础上，七种航空影像纹理的试验表明这种分类是有效的。通过对影像纹理的分形维以及影像分辨力对纹理分类的影响分析，表明采用了多重信息可以提高分类的正确率。 相似文献
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本文介绍了基于ＢＰ神经网络的遥感模式识别方法的特点，同时引入分形维数的概念及其在图像中的计算和应用，并将分维作为反映各类别数据纹理特征的附加波段分量，加到网络的输入层，明显地提高了分类精度。 相似文献
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面向土地利用分类的HJ-1 CCD影像最佳分形波段选择 总被引：2，自引：0，他引：2
环境一号卫星（HJ-1）CCD影像光谱波段较少,地物之间的准确分类识别有一定困难。采用分形纹理辅助地物分类识别是一种有效方法,而波段选择是提高分类识别精度的关键。本文以江西赣州定南县土地利用分类为例,采用双毯覆盖模型对HJ卫星CCD影像6类典型地物的波谱分形特征进行了分析,利用不同地物在不同波段上的分形区分度差异构建了最佳分形波段选择模型,并利用该模型挑选出最佳分形波段来辅助土地利用分类,最后对分类结果进行检验。结果表明：最佳分形波段选择模型能够综合权衡不同地物在不同波段上的分形区分度差异,利用挑选出来的最佳分形波段来辅助分类,其分类总体精度相对于原始影像分类提高了11.77%,相对于第1主成分分形辅助下的分类提高了1.56%。 相似文献