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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
3.
基于Gabor滤波和局部特征点密度的居民区提取 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对高空间分辨率遥感图像(简称高分图像)中的居民区纹理结构信息的分析,提出了一种基于Gabor滤波和局部特征点密度的居民区提取方法。该方法首先对高分图像进行多方向Gabor滤波,得到多个方向的幅值信息,并通过阈值处理和筛选后处理获取图像的特征点;然后对特征点求取局部密度,获取居民区的范围;再用数学形态学变换进行细微处理,最终提取出图像中的居民区。以World View2真彩色图像为实验数据对不同方法进行验证及对比分析的结果表明,该方法具有较高的提取精度和计算效率。 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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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(8)
提出了一种基于Gabor滤波和马尔科夫随机场的彩色纹理特征图像的分割算法。首先对色彩和纹理特征进行了分析,将RGB色彩空间非线性变换到CIE-LUV空间,构造颜色的特征向量;然后对原始彩色图像进行Gabor滤波和高斯平滑处理,得到恰当表示原图像的灰度纹理图像;再对原图像建立MRF分割模型,结合色彩和纹理信息,运用贝叶斯理论和迭代优化算法估计最大后验概率(MAP)。实验表明,本文方法可以有效地实现图像分割。 相似文献
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分别利用多通道Gabor滤波器和HSV颜色模型对图像进行特征提取,得到两种特征空间。用顺序向前浮点法搜索,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为评价指标进行特征选择,最后利用综合后的特征数据在SVM基础上实现图像的监督分类。上述方法提高了彩色纹理图像和遥感图像的分类正确率。实验表明,多特征融合的分类效果比单一特征要好。 相似文献
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基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究 总被引：7，自引：0，他引：7
在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方法,对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验,证明了灰度共生矩阵提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。 相似文献
9.
《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(11)
提出了一种利用蚁群算法抽取最优Gabor纹理特征的纹理图像监督分割方法。首先,随机选取纹理样本进行Gabor滤波器变换。然后在蚁群算法的基础上采取Gabor纹理向量与纹理类别中心的距离和最小的方式选择特征子集。其目的在于从全局的角度确定Gabor滤波器的主频率及方向中心,使得不同纹理之间的频率响应差别最大。最后,利用K均值算法在已降维的特征上进行纹理图像分割。实验结果表明,本文方法在合成纹理图像的分割中有较佳表现。 相似文献
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提出了一种综合纹理和边缘信息的多尺度图像融合方法。该方法通过高斯滤波获得原始图像的金字塔分解,考虑高斯滤波器和Laws纹理提取滤波器以及边缘梯度滤波器之间的线性关系,采用奇异值分解法求出纹理和边缘图像的对应系数;利用各尺度图像的这些特征,对分解后图像的各层进行表示,并采用基于相似性测度和显著性测度的融合策略进行融合。为了衡量融合结果,采用了一个客观图像融合性能评价测度对融合结果进行评价。最后用若干组图像数据对该算法进行了仿真。试验表明,该方法比传统的梯度金字塔分解和基于纹理的金字塔分解方法具有更好的融合效果。 相似文献
11.
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
12.
分别利用多通道Gabor滤波器和马尔可夫随机场模型对纹理图像进行分析，得到两组特征影像。将上述两组特征影像进行融合，最后利用融合后的数据实现图像的分类。实验证明，基于上述方法的纹理特征融合分类算法大大提高了图像的分类精度。 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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邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。 相似文献
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张立 《测绘与空间地理信息》2012,35(4):123-124,127
随着SPOT,IKONOS,QUICKBIRD等高分辨率遥感影像的广泛应用,作为遥感影像重要信息之一的纹理信息的提取和利用,在遥感影像分类中呈现出了举足轻重的作用.本文介绍了影像纹理分析中常用的Gabor函数的原理、分类的方法、Gabor变换的特点及应用. 相似文献
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PCA、ICA和Gabor小波决策融合的SAR目标识别 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对3种方法提取得到的特征向量分类,通过基于等级的决策融合方法对3个支持向量机分类器的输出进行决策融合,得到最终类别决策结果。采用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,PCA、ICA和Gabor小波决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此,该方法可提高目标的正确识别率,是一种有效的SAR图像目标识别方法。 相似文献
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广义马尔可夫随机场及其在多光谱纹理影像分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在二维马尔可夫随机场模型的基础上，提出顾及波段间的空间相关性，发展了一种适用于多光谱纹理影像分类的广义马尔可夫随机场模型。鉴于广义马尔可夫随机场模型的复杂性，利用最大伪似然法建立了求解模型参数的简化方程式，实现了纹理特征的快速提取。结合提取的纹理特征影像和光谱特征影像，采用概率松弛算法实现影像的分类。实验证明，提出的基于广义马尔可夫随机场的多光谱纹理影像分类算法克服了传统的基于光谱特征的分类算法的局限性，提高了纹理影像的分类精度。 相似文献
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影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。 相似文献