針對單一直方圖對像斑特征表達(dá)不充分的問題,提出了一種利用多尺度直方圖的遙感影像分類方法。首先,通過影像分割獲取像斑,選取訓(xùn)練樣本像斑;其次,提取像斑在不同灰度級下的直方圖,形成像斑的多尺度直方圖特征;再次,利用G統(tǒng)計量度量各尺度下的直方圖距離,加權(quán)組合直方圖距離構(gòu)建像斑在單波段上的特征距離;然后,計算各波段不同灰度級下的信息熵,自適應(yīng)確定各波段對應(yīng)的權(quán)重,加權(quán)組合單波段特征距離構(gòu)建像斑的特征距離;最后,依據(jù)像斑特征距離最小的原則,獲取影像分類結(jié)果。在QuickBird遙感影像上的實驗表明,與單一尺度直方圖分類法相比,該方法的分類精度較優(yōu)。 

【文章來源】：遙感信息. 2017,32(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖２像斑直方圖示意圖

割，有效降低傳統(tǒng)分水嶺算法的過分割現(xiàn)象［１３］。該方法通常包含以下３步：１）標(biāo)記提齲利用一定的梯度閾值提取影像中的標(biāo)記區(qū)域。２）偽標(biāo)記去除。依據(jù)一定的約束條件識別偽標(biāo)記區(qū)域，并將其去除。３）泛洪。以標(biāo)記區(qū)域為基礎(chǔ)對整幅影像進(jìn)行泛洪獲得影像分割結(jié)果。１．２像斑多尺度直方圖像斑直方圖是表達(dá)像斑內(nèi)部像元灰度值及其對應(yīng)像元個數(shù)的二維圖，橫坐標(biāo)為灰度值ｇ，縱坐標(biāo)為該灰度值對應(yīng)的像元個數(shù)ｈ（ｇ）。灰度值的定義域為［０，Ｌ），其中Ｌ表示灰度級。圖２為像斑直方圖示意圖。圖２中Ａ表示湖泊像斑，Ｂ表示居民地像斑。像斑直方圖是一種統(tǒng)計學(xué)特征，能夠描述像斑內(nèi)像元的灰度分布信息，在表達(dá)像斑光譜特征的同時，還能表達(dá)像斑的紋理特征。像斑直方圖同灰度級Ｌ密切相關(guān)。灰度級過小，像斑直方圖較為緊湊，直方圖距離度量結(jié)果的準(zhǔn)確性會較高，但像斑直方圖會被過度壓縮，導(dǎo)致部分地物細(xì)節(jié)信息丟失，降低不同地物間的可分性；灰度級過大，像斑直方圖較為稀疏，直方圖距離度量結(jié)果的準(zhǔn)確性會降低，但像斑直方圖能夠較好反映地物的細(xì)節(jié)信息，有利于地物類別的劃分。為了綜合利用像斑在不同灰度級下的直方圖，文中構(gòu)建了像斑的多尺度直方圖特征。像斑的多尺度直方圖特征由不同灰度級下的像斑直方圖構(gòu)成。令第ｋ個像斑Ｒｋ的多尺度直方圖特征為Ｈｋ＝｛Ｈｌ１ｋ，Ｈｌ２ｋ，…，Ｈｌｍｋ｝，其中ｍ表示灰度級層數(shù)，Ｈｌｉｋ表示灰度級ｌｉ對應(yīng)的像斑直方圖（１≤ｉ≤ｍ）。當(dāng)ｍ值為１時，像斑的多尺度直方圖特征便轉(zhuǎn)化為單一尺度直方圖特征。像斑在灰度級ｌｉ下的直


本文編號：3075410