發(fā)布時間：2017-11-04 18:18

  本文關(guān)鍵詞：基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遙感圖像分類

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【摘要】：為了進(jìn)一步提高遙感圖像分類的精度,提出了一種基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遙感圖像分類算法。首先利用Log-Gabor小波對遙感圖像進(jìn)行多方向、多分辨率濾波,提取遙感圖像的紋理特征;同時計算遙感圖像的Krawtchouk矩不變量,作為遙感圖像的邊緣形狀特征,并與基于Log-Gabor小波提取的紋理特征構(gòu)成完整的特征向量;最后依據(jù)所提取的特征向量利用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)分類器對待分類圖像進(jìn)行分類,得到最終的遙感圖像分類結(jié)果。實驗結(jié)果表明,與近年來提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3種遙感圖像分類算法相比,本文算法在主觀視覺效果和分類精度等客觀定量評價指標(biāo)上都有了明顯的改善,是一種行之有效的遙感圖像分類算法。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;城市空間信息工程北京市重點實驗室;江西省數(shù)字國土重點實驗室;農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61573183) 城市空間信息工程北京市重點實驗室經(jīng)費(fèi)(2014203) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201412) 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科研杰出人才基金和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室開放研究基金(2013001) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學(xué)基金(61573183);城市空間信息工程北京市重點實驗室經(jīng)費(fèi)(2014203);江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201412);農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科研杰出人才基金和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室開放研究基金(2013001);江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程。遙感圖像分類是遙感

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本文編號：1140577