纹理主方向的遥感影像居民地提取

本文研究利用基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地进行提取。首先,通过傅立叶变换把遥感影像变换到频率域,然后利用Hough变换找出遥感影像的主纹理方向,进而把影像主纹理方向旋转至水平,最后利用灰度共生矩阵方法进行纹理分割。实验结果表明:基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

基于纹理特征的陇西黄土高原地表覆盖信息提取

在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的作用。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。以陇西黄土高原为实验区,Landsat TM5为数据源,利用灰度共生矩阵建立纹理特征统计量,通过实验分析不同地物提取过程中最有效的纹理特征量,并运用面向对象分类方法对其分类。结果表明,灰度共生矩阵提取的纹理特征对图像分类精度提高可起到一定的作用。     

结合纹理信息的极化SAR影像分类研究

结合Gabor小波、灰度共生矩阵和Fast ICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共生矩阵和Gabor小波提取影像纹理特征,利用Fast ICA算法对纹理特征进行降维分析;最后将降维后的纹理特征与强度特征结合,采用支持向量机分类器进行分类;采用北京地区Terra SAR-X影像对该方法进行实验,结果表明,纹理信息的引入使极化SAR影像分类精度得到提高。     

基于LOG算子和灰度共生矩阵的影像纹理特征提取

随着传感器技术的发展,所获得影像的信息更为丰富,其结构、形状和纹理特征表达得更为清晰。作为影像的一个重要特征,纹理特征的提取对影像的自动化解译有着至关重要的作用。目前纹理特征提取的方法主要有分数维法、马尔科夫模型法、Gabor滤波法和灰度共生矩阵。本文选择目前常用的灰度共生矩阵提取影像的纹理特征,并结合LOG算子,研究基于LOG算子和灰度共生矩阵的窗口自适应算法,克服了灰度共生矩阵提取纹理特征时计算量大,以及固定窗口带来的影像细节保持和噪声消除的矛盾;并通过相关的试验分析,检验其应用于纹理特征提取的实用性和可靠性,为后续的影像分割提供保障。     

基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究

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。     

基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析

随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分.传统的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高.研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析.     

基于灰度-基元共生矩阵的多光谱遥感影像分类

提出了基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理分析的方法,分析了提取的纹理特征,实现了利用模糊C-均值算法对多光谱影像和纹理特征影像进行分类,比较和讨论了各种不同的分类结果.     

一种干旱半干旱地区决策树分类方法

以内蒙古自治区伊金霍洛旗为研究区,利用Landsat TM影像,对干旱半干旱地区土地利用信息进行提取。在ENVI软件的支持下,分析了影像的光谱特征及NDVI,NDBI,NDWI特征变量,并运用灰度共生矩阵对影像进行纹理特征提取,得到熵纹理特征图像,确定各类地物的阈值,运用决策树分类法对影像进行分类。结果表明,结合光谱特征和纹理特征的决策树分类方法,提取干旱半干旱地区土地利用信息可行且准确性较高。     

结合灰度和基于动态窗口的纹理特征的遥感影像分类

在基于灰度共生矩阵提取遥感影像纹理特征的基础上,针对固定窗口算法的局限性,提出了动态窗口算法;并将不同滑动窗口算法提取的纹理特征与影像灰度组合进行支持向量机(SVM)分类,对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明:影像灰度结合动态窗口算法提取的纹理特征进行SVM分类的分类精度优于灰度结合固定窗口算法提取的纹理特征的分类精度。因此,提出的算法较传统的固定窗口算法更具优势,是一种有效纹理信息提取方法。     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值。根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割。首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu法对显著性图像进行粗分割,再基于灰度共生矩阵分析云和下垫面的纹理特征,进一步提取出准确的云区。实验表明,该算法复杂度较低,提取效果良好。     

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。     

道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

纹理特征在多光谱遥感影像分类中的应用

提出了基于灰度共生矩阵的多光谱影像纹理分析的方法,实现了利用k-mean聚类算法对多光谱影像进行分类,比较了各种不同的分类结果。     

高分辨率遥感影像林地边界提取方法

由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

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。     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。     

基于GLCM的侧扫声纳影像纹理数据库设计

根据侧扫声纳影像的特征,提出了基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理分析的声纳影像纹理提取方法,对不同的纹理特征参数进行量化分析,生成侧扫声纳纹理图像,并建立侧扫声纳图像纹理数据库,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。