本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合的遙感圖像特征提取方法

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【摘要】：在進(jìn)行遙感圖像特征提取時(shí),由于圖像分辨率發(fā)生多維變換,使得圖像特征多且不明顯,傳統(tǒng)的提取方法只考慮兩個(gè)圖像特征變量之間的關(guān)聯(lián)性,沒(méi)有考慮圖像特征維數(shù)間的關(guān)聯(lián),導(dǎo)致圖像特征提取不準(zhǔn)確的問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題,提出SVM和多特征融合的遙感圖像特征提取方法,將SVM和DS證據(jù)理論相結(jié)合,在對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理后提取圖像特征并進(jìn)行分類(lèi),在將分類(lèi)結(jié)果為依據(jù),構(gòu)造基本概率指派,引入利用矩陣分析的DS融合算法簡(jiǎn)化決策級(jí)融合算法復(fù)雜度;利用特征接近度的多特征融合算法,將特征矢量與類(lèi)原圖形模式之間的吸引力組成接近度矢量作為融合特征完成遙感圖像特征的提取。仿真結(jié)果表明,上述方法在圖像提取過(guò)程中,對(duì)像素的精準(zhǔn)度和像素提取速度都比傳統(tǒng)方法有很大提高,具有較強(qiáng)的可行性。
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像特征提取 多特征融合 矩陣分析 特征接近度 特征矢量
【分類(lèi)號(hào)】：TP751
【正文快照】： 1引言目前,在對(duì)圖像捕獲后期處理方面,圖像像素的還原是整個(gè)圖像處理過(guò)程中的關(guān)鍵,而在像素還原過(guò)程中,關(guān)鍵問(wèn)題就是特征提取[1]。此外,圖像像素的特征提取對(duì)于圖像還原的后續(xù)工作和圖像計(jì)算也有重大影響。圖像捕獲后的還原技術(shù)包含計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)、數(shù)據(jù)還原技術(shù)等[，

本文編號(hào)：543379