旋转和平移不变纹理特征的遥感影像居民地提取

本文利用Radon变换的小波系数直方图对遥感影像居民地进行提取。首先,通过Radon变换将纹理影像的旋转和平移转化为平移,然后对Radon变换后的影像进行小波变换,最后利用小波系数直方图作为旋转和平移不变特征进行纹理分割。实验结果表明:基于Radon变换的小波系数直方图方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

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.     

基于纹理和光谱信息的高分辨率遥感影像分类

提出了一种基于纹理和光谱信息的高分辨率遥感影像分类方法,阐述了其基本原理,并通过试验的对比和分析,证明了利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果更好。     

纹理特征辅助遥感影像分类技术的探讨

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.     

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。     

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。     

Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取

针对遥感影像中纹理较复杂的面状地物提取问题,提出一种Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取方法。该方法首先利用数学形态学膨胀、腐蚀对影像进行预处理;然后,分别对影像进行直方图均衡化,利用4个微观滤波算子滤波生成4幅微纹理影像;计算影像4个方向灰度共生矩阵及每个共生矩阵的4个纹理测度,生成4幅纹理影像;最后,结合8幅纹理影像进行区域生长跟踪轮廓。     

辅以纹理和BP神经网络的TM遥感影像分类

在提高遥感图像分类精度的方法中,将纹理信息作为扩展的特征向量加入特征空间中,是一个很有效的方法。利用地物在空间上的联系提取纹理,进而参与BP神经网络分类,实验结果表明加入纹理后明显提高了具有纹理信息的地物的分类精度。     

结合LBP变换的GF影像纹理特征提取

为了更好地提取高分辨率影像的纹理特征,该文以GF-1影像为实验对象,引入局部二进制模式(LBP)算子增强图像纹理信息,并且结合灰度共生矩阵计算图像纹理特征。实验通过使用3个不同的半径参数的LBP变换对GF-1影像的全色波段做计算,然后分别将此计算结果加入影像分类过程中。3种分类均采用相同尺度的面向对象分类方法、相同的训练样本和测试方法。最终结果显示,半径参数为3个像元的LBP变换提高分类精度幅度最大,参数为1个像元的没有提高分类精度,参数为2个像元的分类精度居中。实验表明,使用LBP变换能够很好地提取纹理信息、帮助分类,但需要找到合适的半径参数。     

基于灰度共生矩阵的影像纹理特征研究

遥感图像的处理一直未曾脱离纹理分析,而纹理分析的方法也是多种多样.针对不同的距离值和窗口大小的变化对纹理分析作详细的数据比对,并证明数据真实可靠.     

A new conception of image texture and remote sensing image segmentation based on Markov random field

The texture analysis is often discussed in image processing domain, but most methods are limited within gray-level image or color image, and the present conception of texture is defined mainly based on gray-level image of single band. One of the essential characters of remote sensing image is multidimensional or even high-dimensional, and the traditional texture conception cannot contain enough information for these. Therefore, it is necessary to pursuit a proper texture definition based on remote sensing i...     

辅以纹理特征的高分辨率遥感影像分类

为了提高对高分辨率影像的分类精度,通过灰度差矢量法快速提取纹理特征,利用BP神经网络并辅以纹理特征,对一幅江西某地0.2m分辨率的航空影像进行分类。结果显示,对比度纹理特征能较好地反映该影像的纹理信息;对光谱特征不典型、纹理特征明显的人工树林,分类精度可达到90%以上;增加纹理特征后,影像分类的总精度也由55%提高到94%。表明这种结合纹理特征和BP神经网络的分类方法,能提高对高分辨率影像分类的精度。     

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。     

基于灰度共生矩阵法的IKONOS影像城市草地信息提取

对IKONOS影像图上提取草地信息进行探索:用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过从近红外波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取理想窗口的最能反映类别差异的纹理量值,实验发现取3X3窗口的CON纹理量可以较好提取出城市草地信息,通过精度评估发现具有较高的精度(平均精度达90.56%),具有较好的适应性.     

基于遥感影像的鄱阳湖地形提取方法

采用遥感影像进行湖底地形反演具有操作简单、处理周期短的优势。本文提出了一种基于克里金法的湖底地形反演方法,以鄱阳湖为研究对象,通过分析周边8个水位站的空间位置与水位间的相关性,获取湖区边界水位变化趋势,利用克里金法反演湖区边界点的水位,将边界点的水位作为高程点进行湖底地形反演,并用实测湖底地形数据验证反演方法的可靠性。研究结果表明,通过克里金插值法反演得到的湖底地形,交叉验证的误差标准平均值在0.2 m以内;地形反演平均绝对误差在1 m以内,说明该方法可用于湖底地形反演且反演精度较高。     

基于蓝噪声理论的遥感图像森林植被纹理测量

遥感图像分割中森林植被是重要的一类目标,有效确定森林植被的纹理尺度是纹理分割的重要问题。提出一种用蓝噪声理论描述遥感图像森林植被纹理特征的方法,是一种新的植被纹理刻画和纹理尺度计算方法。研究尺度与植被纹理形态的对应关系,对于选定的探测区域,迭代寻找蓝噪声特征。迭代过程包含通过几何变换缩小区域的尺寸,用快速傅里叶变换获取区域的频谱响应,从频谱响应中提取蓝噪声特征。对于具有蓝噪声特征的区域,计算森林植被纹理的灰度分布,根据当前区域尺寸计算纹理的尺寸。实验表明,森林植被纹理单元的尺度和灰度分布测量结果准确,为进一步纹理分割提供了可靠的基础。     

基于改进邻域均值的全色影像水域提取

利用传统邻域均值法对全色影像水域进行提取时,所提取的水域边界精确度严重依赖于搜索窗口的大小。本文通过分析水域灰度特征以及提取边界不精确的原因,对方法进行针对性的改进:依据邻域各像素点与种子点的灰度差值分别对其赋予不同的灰度值,以处理后的邻域均值作为特征进行水域提取。实验结果表明:基于改进的邻域均值方法对遥感影像水域有较好的提取结果,提取精度较之改进前有明显改善。     

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

基于分形纹理的遥感影像土地覆盖的分类方法研究

提出一种基于分形理论和改进模糊C均值聚类的遥感图像非监督分类方法,该方法尝试将图像的光谱信息和纹理特征相结合。将图像进行主分量变换,根据第一主分量计算图像的布朗运动的各方向的分形维数,差分盒维数和"空隙"等纹理特征作为分类依据。采用改进的模糊C均值聚类,并用混淆矩阵方法评定分类结果精度。通过对试验区的分类试验,说明该方法对改善土地覆盖分类精度行之有效。