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基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。 相似文献
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机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。 相似文献
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介绍了小波变换原理,对高分辨率和中等分辨率图像进行基于小波变换的纹理信息提取,比较分析了提取的纹理图像及其进一步的图像分类.结果表明,对于中等分辨率图像,小波变换的纹理信息提取无正面作用. 相似文献
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基于小波的SAR影像纹理分析 总被引：4，自引：1，他引：4
在分析SAR影像特征的基础上 ,引入了基于小波的纹理提取方法 ,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解 ,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类 ,得出了不同小波的分类分析结果。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。 相似文献
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合成孔径雷达（ SAR）图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。 相似文献
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SPOT5影像纹理特征提取与土地利用信息识别方法 总被引：5，自引：0，他引：5
本文以太湖流域西苕溪上游安吉地区SPOT5影像600像元×600像元为试验区,首先采用主成分分析对SPOT5影像进行数据压缩和几何信息增强,再采用小波分析方法对影像进行滤波和噪音处理,利用灰度共生矩阵对高分辨率图像的纹理信息进行分析,以对比度和熵为统计指标,确定对比度和熵的最佳阈值,进行边界匹配和图像的分割,将此分割结果与NDVI阈值法分类结果进行叠合,得到最终的分类结果。试验结果表明:将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地物,光谱与纹理特征结合得到的分类精度高于单纯依靠光谱特征进行分类和单纯依靠纹理分类的分类精度。 相似文献
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以胶州湾及周边海岸带为研究区，采用Landsat 7 ETM+数据，提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解，多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制； 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和，加权系数由局部区域能量比来确定； 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明，该方法得到的图像可提高空间分辨率，对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小，为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。 相似文献
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基于小波变换特征的遥感地貌影像纹理分析和分类 总被引：21，自引：1，他引：21
本文基于图像的正交小波变换特征，研究了遥感地貌纹理影像的特征提取和分类方法，并对２５幅地貌影像进行了分类。结果表明，所述方法不仅对同一分辨率的影像有较高的分类正确率，而且对不同分辨率的影像也有较高的分类正确率，同时对训练样本和考试样本来自不同母体的影像也有较高的分类正确率。 相似文献
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为了充分利用高分辨率SAR影像的纹理特征,提出一种纹理信息融合与广义高斯模型相结合的SAR影像变化检测方法。通过灰度共生矩阵计算影像的纹理特征进而构造纹理差异影像,利用离散平稳小波变换,融合灰度差异影像和纹理差异影像。然后利用广义高斯模型进行统计建模,估计融合后差异影像上变化类和未变化类的概率分布,利用KI阈值准则获取最佳分割阈值,实现多时相SAR影像的非监督变化检测。选取两组TerraSAR-X数据进行实验,结果表明融合纹理信息与广义高斯模型的变化检测方法可行,其中融合逆差距纹理信息的检测性能最优。 相似文献
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纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。 相似文献
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全极化SAR数据在地表覆盖/利用监测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
SIR-C/X-SAR是运行在地球轨道上的第一个多波段(L、C、X)全极化(HH、VV、VH和HV)成像雷达系统,该系统具有极化测量和干涉测量功能。全极化雷达测量每一个像元的全散射矩阵,所获取的信息非常丰富。但是,由于这些极化合成图像具有较高的相关性,导致了图像信息提取精度的降低。本文基于新疆和田地区的SIR-CL波段全极化雷达数据,利用全散射矩阵的特点合成了HH-VV极化相关图像、极化度图像、目标增强图像和相位差图像。这些图像相关性小,地表覆盖信息丰富,提高了全极化SAR数据在实验区信息提取的准确度。 相似文献