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遥感图像纹理特征提取的研究

作　者: 刘晓葳
导　师: 王乘
学　校: 华中科技大学
专　业: 空间信息科学与技术
关键词: 遥感图像分类纹理特征 Gabor滤波器直方谱特征分类器
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 486次
引　用: 1次
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内容摘要

随着遥感技术的快速发展,遥感图像已经广泛应用于工业、农业和军事等领域中。其中,遥感图像分类是其重要组成部分。遥感数据源的增多,人们对遥感数据处理分析方法和手段也在不断发展,新的分类特征及分类方法都在不断的涌现。有效特征的提取及分类器的选取是决定分类效果的关键。本文针对可见光遥感图像,采用纹理特征作为分类特征。本文首先研究了传统的统计纹理特征如:共生矩阵纹理特征、灰度差分纹理特征、行程长度纹理特征、Tamura纹理特征以及灰度信息特征的提取方法。基于类内、类间方差标准,本文从所提取的统计纹理特征中选取出了具有较强分类能力的纹理特征作为有效分类特征。接下来本文将与大多数哺乳动物的视觉表皮简单细胞的二维感受野模型具有相似的性质的Gabor滤波器引入到纹理特征的提取中。本文详细介绍了Gabor滤波器的定义与构造方法,针对不同的遥感景物类别构造了对纹理有较强分类能力的Gabor滤波器。对于Gabor滤波图像,本文以直方谱特征描述纹理,用于分类。论文最后研究了最近邻分类器及神经网络分类器,并通过分类实验证实了Gabor滤波器结合直方谱特征的分类性能优于传统的统计纹理特征。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-13
  1.1 论文研究的背景和意义  9-10
  1.2 研究现状  10-12
    1.2.1 纹理特征在遥感分类中的应用与意义  10-11
    1.2.2 Gabor 滤波器以及在纹理特征提取中的应用  11
    1.2.3 分类器  11-12
  1.3 论文研究内容  12
  1.4 论文的结构安排  12-13
2 纹理特征  13-28
  2.1 纹理的一些基本概念  13-22
    2.1.1 共生矩阵法  13-17
    2.1.2 灰度差分统计方法  17
    2.1.3 灰度行程长度统计法  17-18
    2.1.4 Tamura 纹理特征  18-19
    2.1.5 灰度信息特征  19-22
  2.2 纹理分析方法  22-23
  2.3 特征归一化策略  23-26
  2.4 实验结果  26-27
    2.4.1 样本选择  26
    2.4.2 特征提取  26-27
  2.5 本章小结  27-28
3 Gabor 滤波器  28-37
  3.1 Gabor 滤波器的提出  28-29
  3.2 Gabor 滤波器的构造  29-36
    3.2.1 二维Gabor 滤波器  30-33
    3.2.2 Gabor 滤波器的几个性质  33-36
  3.3 本章小结  36-37
4 Gabor 直方谱纹理特征  37-47
  4.1 Gabor 方向选择通道  37-38
  4.2 直方图特征的提取  38-40
  4.3 Gabor 直方谱特征的提取  40-41
    4.3.1 视觉相似性的数学描述  40-41
  4.4 Gabor 滤波器通道选择  41-43
    4.4.1 滤波通道选择准则  42-43
  4.5 特征提取结果  43-46
  4.6 本章小结  46-47
5 分类器  47-54
  5.1 K-近邻分类算法  47-49
  5.2 神经网络分类器  49-53
    5.2.1 神经网络学习规则  52
    5.2.2 神经网络的工作方式  52-53
  5.3 本章小结  53-54
6 实验结果  54-56
7 全文总结与展望  56-57
  7.1 论文的主要研究内容  56
  7.2 论文的特色  56
  7.3 需要进一步研究的工作  56-57
致谢  57-58
参考文献  58-62
附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文目录  62

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