fBm纹理分析模型及其在岩性识别中的应用

遥感影像的模式识别，始终是遥感应用领域中的重要基础课题。在自视解译中，岩性的判读，不仅仅根据其影像色调，更主要的依据是其纹理结构的特征等。传统的纹理分析方法大多是基于统计学特征，在空间域或频率域里进行。１９６８年，Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ首次提出分数布朗运动这个概念，并在后来的分形学理论中指出：自然界中的许多事件或过程可用分数布郎运动（ｆＢｍ）模型来描述。基于这一理论，本文建立了一套用ｆＢｍ模型分析影像纹理的方法，并在所选实验区（贵阳幅ＭＳＳ影像第六波段的右下角部分）内分别用等混合距离法和最大似然法进行了岩性纹理分类，取得了比较满意的结果，影像中碳酸盐岩、碎屑粘土岩及二者的互层岩等三种主委影像岩石类型基本被识别开来。但ｆＢｍ模型是个长相关模型，它对于纹理的低频特性反应比较灵敏，而对纹理的高频频率特征却不能很好地提取。因而，它比较适合于在地形起伏平缓，岩石地貌类型发育较好，影像纹理均一的地区进行岩石类型分类。     

纹理模型法用于影像纹理分类

在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。     

植被指数和纹理特征在影像解译中的应用

以QuickBird影像为例,分别分析了植被指数和纹理特征两大解译标志,植被指数主要介绍了比值植被指数、归一化植被指数、修正型土壤调整植被指数、差值植被指数四种,纹理特征主要基于灰度共生矩阵进行分析,并通过对比分类实验验证了这两大解译标志在遥感影像分类中的作用。     

纹理模型法用于影像纹理分类

在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。该方法不仅能提供出影像纹理的纹理基元,还能给出影像粗糙性、自相似程度,减少了纳伪误差。     

空间灰度相关在影像纹理分类中的应用及分析

介绍了空间灰度相关法的１１个纹理特征。试验表明，仅３个是描述性强的纹理特征。通过用ｔ检验法来分类纹理，发现该方法具有良好的“去伪”特性，可辅助其它纹理分类。     

空间灰度相关在影像纹理分类中的应用及分析

介绍了空间灰度相关法的11个纹理特征。试验表明,仅3个是描述性强的纹理特征。通过用t检验法来分类纹理,发现该方法具有良好的\     

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。     

联合光谱和纹理特征的支持向量机滩涂分类方法研究

滩涂作为海岸带的重要组成部分,是重要的土地资源。针对遥感影像滩涂分类的提取,文中提出一种联合光谱和纹理特征支持向量机(SVM)滩涂分类的方法。首先介绍纹理特征影像获取方法,通过灰度共生矩阵分析得到滩涂纹理特征影像;然后将光谱影像与纹理影像叠加形成一幅多维特征影像,用SVM分类算法中的OAR分类器进行分类实验,对分类结果进行实验分析。实验结果表明,该算法对提高海岸带地理信息获取能力,提升海洋遥感测绘信息化保障水平有积极意义。     

基于纹理特征的遥感影像监督分类

影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。     

纹理图像统计模型与纹理图像分割

本文详细介绍了一种新的纹理图像统计模型－Ｇｉｂｂｓ模型，给出了两种常用的Ｇｉｂｂｓ分布。在此基础上作者详细推导出了两种纹理图像的分割算法，并用一幅遥感图像进行了实验，获得了较好的分割结果。     

联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核分类方法

为充分利用高光谱影像“图谱合一”的特性,本文提出了一种联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核学习分类方法。该方法首先利用Gabor滤波器组提取影像的纹理特征,再与原始光谱特征相结合形成新的特征数据,最后采用多核学习方法的MKSVM分类器进行分类。通过中科院上海技术物理研究所研制的PHI高光谱影像进行实验,实验结果表明该方法有效地消除了分类结果中同质区域内出现的“麻点”现象,同时提高了分类精度。     

三种纹理分类方法在航片纹理分类中的试验与分析

采用三种比较典型各具特色的纹理分类方法，对航片影像纹理分类进行了试验。通过对结果的分析得到一些结论，这些结论对于选用和搭配影像纹理分类方法有一定的指导作用。     

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.     

基于分区和纹理特征的伊犁河谷遥感影像土地利用分类

利用新疆伊犁河谷的伊宁县SPOT5遥感影像,在ERDAS IMAGINE 9.2软件平台下,通过二次变异分析算法和三次非对称分析算法提取纹理信息。基于图像的光谱特征和纹理特征进行监督分类,然后根据地物的空间分布进行"分区分类处理"。结果表明,伊宁县的总体分类精度提高了19.34%,Kappa系数提高了0.247。利用霍城县遥感图像进行分类方法验证,同样取得了较好的效果,表明该方法可在伊犁河谷土地利用分类中进行推广应用。     

基于遗传算法的影像纹理分类

阐述了遗传算法的基本原理,提出与马尔柯夫随机场相结合的遗传算法在影像纹理分类中的应用。通过对４种纹理取样的实验,表明这种影像纹理分类方法可以提高分类的正确率。     

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。     

高分辨率遥感影像的压缩纹理元分类

针对传统的高分辨率遥感影像分类中特征提取复杂,特征维数大等问题,提出一种新颖,简单,高效的纹理特征提取方法。首先,利用随机投影对基于原始像素灰度值的纹理元矢量进行降维,将其投影到压缩的纹理特征子空间。然后,在压缩子空间中对各类纹理元进行聚类,将聚类中心作为纹理字典,得到局部纹理特征集。最后,将样本中包含的纹理元编码到纹理字典中对应距离最近的词汇,得到样本的视觉词汇图,并融合词汇统计直方图与词汇二阶矩信息作为最终的纹理表达。通过两组实验,验证了本文方法能够有效的表达纹理,提高分类精度。     

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.     

一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法

针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。     

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。