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基于小波的地学纹理特征向量的提取与显示
引用本文:陈国友,梁红,王小涛,梁俊.基于小波的地学纹理特征向量的提取与显示[J].地理空间信息,2008,6(6).
作者姓名:陈国友  梁红  王小涛  梁俊
作者单位:1. 中冶集团,武汉勘察研究院有限公司,湖北,武汉,430080
2. 台州市公安局,浙江,台州,318000
3. 长江科学院,湖北,武汉,430010;水利部,水工程安全与病害防治工程技术研究中心,湖北,武汉,430010
摘    要:对通过小波对遥感图像进行多尺度分解,在各个不同尺度不同方向的分量上,设定一定大小的窗口取得纹理信息,然后对其进行统计和分析的地学纹理特征向量提取与显示方法进行了研究,选用方差、能量和熵值三个特征向量来对不同的纹理特性进行定量的描述。这三个参量能够直观地体现该纹理的统计特性,能够体现纹理结构的变化,能为最优小波基的确定和遥感图像地学纹理分割提供有效的依据。

关 键 词:遥感图像  小波  地学纹理  特征向量

Extraction of Stratum Textures Eigenvector Based on Wavelet
CHEN Guoyou,LIANG Hong,WANG Xiaotao,LIANG Jun.Extraction of Stratum Textures Eigenvector Based on Wavelet[J].Geospatial Information,2008,6(6).
Authors:CHEN Guoyou  LIANG Hong  WANG Xiaotao  LIANG Jun
Abstract:Integrative analysis and interpretation features in remote sensing image are based on the infor- mation of grey and texture. Remote sensing image is decomposed with multi-scale by wavelet in different directions. Texture is scaled by a definite size window, then eigenvectors is computed through statistic and analysis. Variance, energy, entropy are selected eigenvectors usually. Because they can be incarnated texture statistical characteristic and can be expressed the changes of texture structure. And they can provide an effective support to find the best wavelet base and to classify the stratum textures.
Keywords:remote sensing image  wavelet  stratum textures  eigenvector
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