本文關鍵詞：結合粗糙集約簡的紋理特征影像分類

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【摘要】：基于光譜特征的影像分類精度過低,不能滿足生產(chǎn)的需要,所以研究利用其他輔助手段來提高遙感影像的分類成為未來發(fā)展的一個重要方向。使用灰度共生矩陣對研究影像進行紋理特征提取,得到8種紋理特征,然后利用粗糙集約簡中的遺傳算法對8種紋理特征進行紋理特征選擇,最后得到一組最優(yōu)組合;利用這一最優(yōu)組合與原始影像融合產(chǎn)生新的影像,對新影像進行分類。通過實驗對比分析證明,約簡后的紋理特征輔助光譜特征分類能夠提高遙感影像分類的準確性和精度。
【作者單位】： 華東交通大學土木建筑學院;中國瑞林工程技術有限公司建筑設計研究院;
【關鍵詞】： 粗糙集 約簡 紋理特征 分類
【基金】：華東交通大學鐵路環(huán)境振動與噪聲教育部工程研究中心資助(15TM05)
【分類號】：P237
【正文快照】： 在遙感圖像分類研究中,通常把多光譜信息作為特征進行分類,但地物反射光譜特征非常復雜,受其它因素如含水性等的影響較大,而紋理主要反映了地物的影紋結構及其表面的粗糙度,因而紋理特征已經(jīng)被逐漸應用于圖像分類中[1]。在遙感圖像的分類過程中加入紋理信息是提高圖像分類精度

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