本文關(guān)鍵詞：結(jié)合二維EEMD和小波分解的遙感圖像紋理方向檢測(cè)

  更多相關(guān)文章： BEEMD 小波分解 Radon變換 遙感 圖像紋理方向檢測(cè)

【摘要】：遙感圖像紋理特征的提取和分析,可以彌補(bǔ)光譜特征在提取遙感圖像信息特征方面的不足,提高遙感圖像分類、識(shí)別的精度。為了得到遙感圖像紋理特征中較重要的方向性特征,提出一種檢測(cè)遙感圖像紋理方向特征的新方法:先用改進(jìn)后的二維集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(BEEMD)對(duì)原始圖像進(jìn)行處理;再對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行小波分解與Radon變換來(lái)檢測(cè)圖像紋理的方向性特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法既能克服小波分解高頻信息泄露的缺陷,增強(qiáng)小波分解的適用性;又能獲得遙感圖像紋理在低頻、垂直和水平等部分較為準(zhǔn)確、精細(xì)的方向特征檢測(cè)結(jié)果,為遙感圖像的識(shí)別與區(qū)分提供更有效的依據(jù)。
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;西安科技大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： BEEMD 小波分解 Radon變換 遙感 圖像紋理方向檢測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271518) 陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014JM2-6115) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(GK200902018)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 0引言遙感圖像特征是遙感圖像的重要屬性,是遙感圖像研究中較為重要的一部分內(nèi)容[1]。傳統(tǒng)的遙感圖像特征提取,主要提取的是其光譜特征,用來(lái)表征光譜信息較為豐富、地物間光譜差異較為明顯的圖像效果較好;但遙感圖像中除了包含豐富的地物光譜信息之外,還含有較復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)

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本文編號(hào)：794278