本文關鍵詞：基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遙感圖像分類

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【摘要】：為了進一步提高遙感圖像分類的精度,提出了一種基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遙感圖像分類算法。首先利用Log-Gabor小波對遙感圖像進行多方向、多分辨率濾波,提取遙感圖像的紋理特征;同時計算遙感圖像的Krawtchouk矩不變量,作為遙感圖像的邊緣形狀特征,并與基于Log-Gabor小波提取的紋理特征構成完整的特征向量;最后依據(jù)所提取的特征向量利用支持向量機(support vector machine,SVM)分類器對待分類圖像進行分類,得到最終的遙感圖像分類結果。實驗結果表明,與近年來提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3種遙感圖像分類算法相比,本文算法在主觀視覺效果和分類精度等客觀定量評價指標上都有了明顯的改善,是一種行之有效的遙感圖像分類算法。
【作者單位】： 南京航空航天大學電子信息工程學院;城市空間信息工程北京市重點實驗室;江西省數(shù)字國土重點實驗室;農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61573183) 城市空間信息工程北京市重點實驗室經(jīng)費(2014203) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201412) 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科研杰出人才基金和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術重點實驗室開放研究基金(2013001) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學基金(61573183);城市空間信息工程北京市重點實驗室經(jīng)費(2014203);江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201412);農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科研杰出人才基金和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術重點實驗室開放研究基金(2013001);江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程。遙感圖像分類是遙感

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本文編號：1140577