發(fā)布時間：2025-01-04 02:07

　　 針對傳統(tǒng)紋理提取窗口尺度固定,而且影像提取還會受到影像噪聲、同物異譜或異物同譜等因素影響的問題,本文提出了一種融合多波段信息的自適應(yīng)窗口算法。首先,利用多波段信息改進(jìn)邊緣檢測算法,再基于邊緣檢測結(jié)果,選擇最佳窗口尺度;其次,運(yùn)用自適應(yīng)窗口算法和固定尺度窗口算法分別提取影像紋理特征,并結(jié)合影像光譜特征進(jìn)行支持向量機(jī)分類,對比分類結(jié)果,光譜特征結(jié)合自適應(yīng)窗口紋理的分類精度優(yōu)于結(jié)合固定尺度窗口紋理。表明自適應(yīng)窗口算法提取紋理特征比固定尺度窗口算法更具優(yōu)勢,融合多波段信息的自適應(yīng)窗口算法是有效的。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 邊緣檢測結(jié)果

Canny算子是目前邊緣檢測中最優(yōu)秀、應(yīng)用最廣泛的邊緣檢測算法，相較于其他算法，canny算法的邊緣像元定位精度更高、錯誤率更低[11]。因此，本文選擇canny算法進(jìn)行各波段邊緣監(jiān)測。檢測結(jié)果中存在“假邊緣”和“缺邊緣”的現(xiàn)象，缺邊緣現(xiàn)象比假邊緣現(xiàn)象更嚴(yán)重，如圖1所示�！凹龠吘�....

圖2 研究區(qū)概況

Pleiades影像包含4個2m分辨率的多光譜波段和1個0.5m分辨率的全色波段。研究區(qū)包含1356行、1554列像元，大約覆蓋700m×800m范圍。這是典型的中國郊區(qū)影像，包含草地、公路、居民區(qū)、樹林、裸地、河流、陰影等7類地物，如圖2所示。3.1實驗設(shè)計

圖3 不同紋理特征分類結(jié)果

在實驗區(qū)內(nèi)典型地物類別中圈定一定數(shù)量感興趣區(qū)作為類別樣本，分別從多光譜圖像和最佳紋理組合波段中提取出樣本的4維光譜特征和3維紋理特征，構(gòu)建7維樣本數(shù)據(jù)集，并對樣本特征的每一緯度，分別進(jìn)行z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用網(wǎng)格搜索和交叉驗證法[16]，基于標(biāo)準(zhǔn)化處理后樣本數(shù)據(jù)，搜尋分類....

本文編號：4022739