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利用分形方法提取遥感图像空间结构信息的应用研究

作　者: 斯林
导　师: 赵宪文
学　校: 中国林业科学研究院
专　业: 森林经理学
关键词: 遥感数字图像处理空间结构离散分形布朗随机场图像分类
分类号: TP751.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2000年
下　载: 482次
引　用: 6次
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内容摘要

随着遥感技术发展，遥感影像空间分辨率和波谱分辨率迅速地提高，计算机技术的发展，为处理海量的遥感数据提供了可能。虽然波谱分辨率的提高使计算机自动分类的精度有所提高，但由于自动分类技术的限制，没有发挥高分辨率数据的全部潜能。为了充分利用遥感图像提供的空间结构信息，以提高遥感图像计算机自动分类的精度为目标。本研究以中国东北黑龙江省的哈尔滨市附近一幅 1：10000地形图大小的TM假彩色合成影像为例，用离散分形布朗随机场模型（DFBR）提取图像各波段灰度影像的局部空间结构信息，作为影像的纹理特征量。在同样训练区的前提下，比较用原始影像和原始影像与纹理特征量结合进行有监分类的结果精度。所得到的结论如下：a.空间结构信息参与分类比只用原始影像进行分类，整体的分类精度提高了，而对于某些地类，如城市、水田，分类精度的提高尤其明显；b. 提取空间信息的窗口大小的选择十分重要。窗口选择过小不能充分反映纹理特征，对分类精度的提高帮助不大；窗口选择过大将破坏离散分形布朗随机场的平稳性，不但不能提高分类精度，有时往往得到错误的结果。因此窗口大小的应视图像纹理分布的实际情况而定；c.由于窗口对地物边缘的灰度变化起到了“放大”的作用，对于线状地物，这种“放大” 影响了分类结果的精度，有时甚至降低分类的精度。

全文目录

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  4-5
  5
  5-6
1. 前言  6-8
2. 国内外研究情况  8-14
  2.1 国外研究情况  8-11
  2.2 国内的研究情况  11-12
  2.3 小结  12-14
3. 思路与方法  14-32
  3.1 什么是图像理解  14-16
  3.2 图像理解的研究和应用  16-18
  3.3 图像分类  18-19
  3.4 分形理论概述  19-21
  3.5 图像纹理的分形描述  21-23
  3.6 分形布朗曲面（FBM曲面）  23-26
  3.7 离散分形布朗模型  26-28
  3.8 实验设计  28-29
  3.9 实验方法  29-32
4. 实验结果与误差分析  32-34
  4.1 实验结果  32
  4.2 两种差异最大的地类的比较  32-33
  4.3 分形处理效率  33-34
5. 结论与讨论  34-37
  5.1 主要结论  34
  5.2 误差分析  34-35
  5.3 讨论  35-37
  37-40
附件  40-59
致谢  59

利用分形方法提取遥感图像空间结构信息的应用研究

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