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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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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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基于蚁群优化的特征选择新方法 总被引：3，自引：0，他引：3
利用蚁群优化算法解决特征选择问题，以获得能代表问题空间的较优特征子集，并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例，利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明，本文方法不仅能够降低图像特征空间维数，减少图像分类的工作量，而且还可以提高分类识别的正确率。 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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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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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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以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱（r-spectrum）提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。 相似文献
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为提高村域尺度土地利用分类精度,本文基于高分辨率无人机影像,研究了融合多特征的两阶段分类方法.该方法首先利用基于平均J-M距离增量的"扩充特征子集法"获取最优纹理特征和可见光植被指数,并与原始影像融合;然后,根据地物的具体特征表现,基于规则结合最邻近法分两阶段进行提取.研究结果表明:1)纹理特征和可见光植被指数有助于提... 相似文献
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针对利用TM影像进行土地利用传统分类精度不高的问题,该文提出了一种综合应用影像纹理与光谱特征对TM影像进行土地利用模糊分类的方法。采用主成分分析法对研究流域TM影像的光谱及纹理特征信息进行压缩与融合,并对融合后的TM影像数据进行3个组别的多尺度分割,在影像分割对象单元的基础上应用面向对象的模糊逻辑隶属度函数法实现影像的软语义分类。相对传统分类方法而言,该方法在充分利用影像光谱信息的基础上综合了影像的纹理信息,且分类理论思想更加符合人们对于客观事物的认知规律,分类精度有了显著的提高,为TM影像分类方法的改进提供一定的参考。 相似文献
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为了提高遥感影像地物分类精度,提出了一种基于多特征组合与自动加权K-Means聚类算法的影像分类方法。首先提取影像的SIFT,GIST,颜色,Census和Gabor等多种类型特征,然后通过实验分析确定最佳特征组合。针对一般K-Means算法没有考虑各个特征值权重的问题,提出利用自动加权K-Means算法计算不同特征分量的权值,分别对SIFT,GIST和Gabor特征构建了基于权重的影像特征词汇表;然后利用稀疏编码算法进行影像编码;最后使用SVM算法完成影像分类。通过实验表明提出的方法能有效提高遥感影像分类准确性,并且具有较好的稳定性和鲁棒性。 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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对现有马尔柯夫随机场 (MRF)参数的解求方法作了详细分析。针对现有方法存在的缺点 ,提出基于遗传算法的MRF参数解求方法 ;分析讨论了求解的稳定性 ;并利用解的稳定性作为纹理分类的判据 ,作了航空影像纹理的分类实验。实验结果表明 ,求解的方法是正确的。用解的稳定性作为判据的纹理分类效果 ,通过对比实验证明是有效的。 相似文献
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利用高光谱遥感影像的空间纹理特征，可以提高高光谱遥感影像的分类精度。提出了一种多层级二值模式的高光谱影像空-谱联合分类方法。该方法将高光谱影像转化为局部二值模式特征图像获取像元微观特征，基于特征图像生成多层级特征向量获取像元宏观特征。为验证该方法的有效性，选取PaviaU、Salinas和Chikusei高光谱影像数据，利用核极限学习机分类器，分别针对光谱、局部二值模式、多层级二值模式等特征开展实验。结果表明，多层级二值模式空-谱分类总体精度分别达到97.31%、98.96%和97.85%，明显优于传统光谱、3Gabor空-谱等分类方法。该方法可为高光谱影像分类提供更加有效的类别判定特征，有助于提高影像分类精度并获取更加平滑的分类结果图。 相似文献
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提出基于马尔柯夫随机场（MRF）的图像纹理基元分类新方法。利用MRF里中心像元特征值与邻近像元特征值之间的约束关系,反映图像纹理基元的特征以及不同的MRF参数。根据由同一类别的图像求得的MRF参数计算出的标准差最小这一性质来进行图像纹理的分类。通过不同实验方案的对比,以及与不同分类方法的比较,证实提出的图像纹理基元分类方法具有一定的优势。 相似文献
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多尺度分析技术广泛应用于高分辨率遥感影像的特征提取和建模。分解层数受制于影像的大小,下采样小波变换实现的影像多尺度表达难以描述大范围的空间模式,导致分类结果出现"胡椒盐"现象;面向对象的影像分析技术虽避免了"胡椒盐"现象,但由于仅利用了单尺度的的特征,也难以描述影像多层次的空间模式,导致分类精度较低。为改善分类结果中的"胡椒盐"现象和提高分类精度,提出了一种结合区域多尺度遥感影像分割和马尔可夫随机场的分类方法。首先,获得原始影像过分割区域,依据区域内亮度均值以及区域间的共享边界长度信息,提取影像低频和高频特征,采用该低频特征波段代替原始影像,重复分割与特征波段提取过程,形成影像的区域多尺度表达。然后,以原始图像为初始尺度,以分割区域为处理单元,以更细尺度分类结果为标记场先验,以当前高频特征建立特征场,逐层分类、投影,获得最终尺度分类结果。合成纹理影像和多光谱遥感影像的实验表明:相比于小波域多尺度建模方法和单尺度区域建模方法,本文提出的方法可以有效提高分类精度,并避免"胡椒盐"现象的产生。 相似文献
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随机森林是一种新兴的、高度灵活的机器学习算法，在预测和分类方面有着良好的稳定性，且算法性能要优于许多单预测器。鉴于此，本文提出了随机森林的遥感影像变化检测算法，利用熵率法对遥感影像进行超像素分割，获取最优分割结果；构建了基于随机森林的遥感影像变化检测模型，以所提取的Gabor特征和光谱特征作为模型输入进行训练和预测，并将有决策树的投票作为最终的变化检测结果。试验结果表明，本文所构建的随机森林变化检测模型在漏检率和虚检率上明显低于其他算法，且总体正确率高，在算法时间上也明显优于其他算法。 相似文献
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针对多纹理图像分类的问题,本文提出了一种操作性强,通用性高的分类方法。借助人类视觉特性和纹理图像的尺寸,设计了一种快速简单的Gabor滤波参数设置方法。在多通道的滤波特征图像中应用顺序向前搜索策略选择特征,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为判别因子进行特征空间的优化,最后通过SVM方法实现图像分类。实验表明,该方法有良好的纹理图像分类效果。较之传统的Gabor滤波图像分类方法,该方法具有参数设置简单,操作性强的特点。 相似文献
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针对不同时期高分辨率遥感影像变化检测中城区建筑物因投影差差异所产生的误检测现象,提出了一种综合应用光谱和纹理特征的建筑物变化检测方法。以变化和未发生变化地物影像的散度作为可分性依据,首先对光谱差分影像在混合高斯密度模型下建模,并采用马尔可夫最小错误概率准则提取初始变化区域,往往含有错判的建筑物。然后将误判建筑物影像类和真实变化影像类构成训练集,通过引入多通道Gabor滤波器,提取训练集的纹理差分特征,并采用分类别PCA变换实施纹理差分特征的选择。最后对选择出的纹理差分特征依据高斯混合密度模型建模,并用马尔可夫最小错误概率提取真变化区域,即可去除光谱信息检测所产生的伪变化。试验表明,本文方法能够较好地解决建筑物变化的错判问题,提高了影像变化检测的精度。 相似文献