基于紋理特征的遙感圖像分類算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、遙感圖像的分類精度直接影響到遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用水平和實用價值。紋理是遙感圖像的重要信息和基本特征，如何借助紋理借助對遙感圖像進行綜合分析，解決多類別地物的識別并滿足一定的分類精度，是遙感圖像研究中的一個關(guān)鍵問題，具有十分重要的意義。 本文分別對Gabor變換以及高斯馬爾科夫隨機場(GMRF)紋理分類算法進行了研究。為了解決紋理窗口的選擇對Gabor變換分類精度的影響，引入多尺度Wedgelet變換對遙感圖像進行分段線性表示，完成對遙

2、感圖像較為精確的區(qū)域分割，然后利用Gabor變換提取各分割區(qū)域的紋理特征，實現(xiàn)遙感圖像的有效紋理分類。針對Gabor紋理特征無法充分表示遙感圖像的全局特性，且容易受圖像中奇異點影響的問題，利用克隆選擇算法對Gabor紋理特征進行優(yōu)化，通過克隆選擇算法的選擇、克隆和變異等操作獲得系數(shù)幅度序列的最優(yōu)聚類中心，將其作為遙感圖像的最優(yōu)紋理特征用于分類。GMRF模型用于遙感圖像分類時，存在著確定局部紋理結(jié)構(gòu)和識別整體紋理特征的不足，同時由于相同的

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