基于纹理谱的遥感影像纹理分析方法

重点论述了如何运用纹理谱的方法对遥感图像进行纹理分析。通过对不同地物图像进行试验,借助计算机语言实现了各类地物图像的纹理谱特征图的计算显示,并对其进行分析比对,最终达到区分识别各类地物的目的。     

傅里叶谱纹理和光谱信息结合的高分辨率遥感影像地表覆盖分类

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。     

多层级二值模式的高光谱影像空-谱分类

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。     

基于马尔柯夫随机场的多波段遥感影像纹理分割研究

利用马尔柯夫随机场（MRF），对光谱矢量在二维空间的映射模式予以描述，建立了基于马尔柯夫随机场的多波段纹理模型，提出了在多波段遥感影像中吉布斯（Gibbs）分布势函数和吉布斯参数的计算方法，并提出了一种迭代修正的多波段遥感影像纹理分割方法。     

纹理特征遥感影像分割研究

影像分割是面向对象的分类思想应用于遥感影像信息自动提取的基础,纹理是影像的基本特征,是影像分析、理解和识别的重要信息,纹理特性的有效表达和抽取,是基于纹理影像分割的前提。本文系统概述了近年来各类文献中使用频率较高的基于纹理的遥感影像分割方法,并以基于统计的方法、基于纹理结构的方法、基于模型的方法和基于空间/频率的方法四种基本类型为主线,对每一类分割方法的特点进行了分析和总结,在此基础上指出了基于纹理特征遥感影像分割的研究趋势。     

基于变差函数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。     

基于变差雨数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要.基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法.文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段.     

合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究

纹理分析是提高遥感影像分类精度的重要手段之一。纹理特征与地物类别尺度密切相关,应用纹理特征进行遥感影像分类, 关键在于纹理尺度的确定。对于灰度共生矩阵纹理分析来说,就是选择大小合适的纹理窗口。根据样本半变异值在较小范围内有较 大变化的特性,研究遥感影像相邻像素之间的空间关系,将半变异值开始趋于恒值时所对应的步长作为纹理分析的窗口大小,并在 纹理特征提取过程中针对每一个像素,在最大似然分类结果的约束下,适时改变其窗口大小,提取纹理特征,提出一种合理尺度纹 理分析的遥感影像分类方法。最后,选择北京市昌平区2006年SPOT 5遥感影像,利用TitanImage二次开发环境实现了该方法。实践 证明,该方法能有效提高遥感影像的分类精度。     

利用等高线数据制作大规模3D遥感影像

把图像数据库的建库思想引入到大规模3D遥感影像的制作中。在此基础上，提出利用合并分割法制作大规模3D遥感影像。将经 过特殊处理的等高线数据制成小块DEM，采用两种模式将遥感影像与这些DEM进行纹理映射，从而制作成大规模3D遥感影像。这种方法提 高了大规模3D遥感影像的制作水平，进一步增强了大规模3D遥感影像的信息量与实用性。     

基于Gabor函数的遥感影像特征与分类

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.     

SVM多窗口纹理土地利用信息提取技术

针对单一窗口纹理分类时地物破碎,分类精度不高等问题,提出了一种基于支持向量机多窗口纹理的遥感图像分类方法。该方法在对SPOT5遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合多窗口纹理的SVM模型。以陕西省佛坪县长角坝乡为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与单一窗口纹理SVM分类和单元数据(光谱)SVM分类结果进行了比较分析。结果表明:多窗口纹理参与的土地利用分类总精度达到85.33%,比单一窗口纹理分类提高了13.11%,而与单元数据SVM分类相比提高了近24.10%,取得了较好的分类效果,有效地解决了单一窗口纹理分类时地物破碎、分类精度不高等问题。     

实现遥感相机自主辨云的小波SCM算法

随着遥感相机分辨力的提高和幅宽的增大,星上固存和数传带宽面临巨大的挑战。提出一种多分支云判别算法,可控制相机在有云区关机停拍。首先利用计算量较小的光谱阈值判别法对云和地物粗略分类,在不能确定云或地物时,采用纹理分析方法判别。为减小误判可能,算法采用小波SCM提取纹理特征,并提出一种基于ASM和熵的双判别方式。通过对24．5幅遥感图像进行试验验证,证明该算法能快速准确识别云层和地物,总误判率小于5％。     

基于偏最小二乘回归的纹理特征线性组合

基于偏最小二乘回归技术时纹理特征进行线性组合，得到新的纹理特征来进行分类。实验表明，组合后的纹理特征不但提高了纹理分类的性能，而且具有一定的数据自适应能力。     

结合纹理的SVM遥感影像分类研究

针对传统统计模式识别分类方法分类精度不高,分类时未加入像元灰度的空间分布和结构特征以及分类时样本不足等缺陷,采用一种结合纹理的支持向量机(SVM)遥感图像分类方法。该方法在对Landsat7 ETM遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合纹理的SVM分类模型。以河南省汝阳县为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题;对高维输入向量具有较高的推广能力;总精度达到90%,比单源信息的SVM分类法提高了6%,而与最大似然法相比,总精度提高了近9%,取得了良好的效果。     

利用纹理分析方法提取TM图像信息

以北京市丰台区为试验区 ,采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析 ,选取统计指标熵 ,通过确定熵的最佳阈值 ,进行边界匹配和图像的分割 ,将光谱混淆地物菜地和耕地分割开来 ,然后将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合 ,得到最终的分类结果。并将该结果与最大似然分类结果以及单纯依靠纹理特征得到的分类结果进行了对比。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类 ,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要远高于单纯光谱和单纯纹理的分类精度。     

利用纹理特征的SAR与光学图像融合方法研究

针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。     

SPOT5影像纹理特征提取与土地利用信息识别方法

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。     

基于小波的SAR影像纹理分析

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。     

结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究

本文为了提高地物识别的正确性,克服异物同谱和同物异谱现象,以渭干河?库车河三角洲绿洲为例,利用ETM+数据,探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法。文章提出了基于SVM的光谱和纹理两种信息复合的分类方法,通过此方法对该绿洲进行分类研究,并将分类结果与最小距离法、最大似然法(MLC)和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题,并对高纬输入向量具有较高的推广能力,因此该方法更适合于遥感图像分类和盐渍化信息提取,是地物遥感信息提取的有效途径。     

一种新的基于Wold分解的纹理分析方法

针对纹理图像具有结构性和随机性的特点,提出一种新的统一的纹理描述方法。该方法基于Wold分解,在图像为均匀同质随机场的条件下,将纹理图像分解为结构性成份和随机性成份,用少量参数对纹理特征进行描述,为纹理图像的分割、检索、压缩提供了一个统一的纹理模型。