本文關(guān)鍵詞：結(jié)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(zhǔn)確性和精度。
【作者單位】： 華東交通大學(xué)土木建筑學(xué)院;中國瑞林工程技術(shù)有限公司建筑設(shè)計研究院;
【關(guān)鍵詞】： 粗糙集 約簡 紋理特征 分類
【基金】：華東交通大學(xué)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(jìn)行分類,但地物反射光譜特征非常復(fù)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(jié)構(gòu)及其表面的粗糙度,因而紋理特征已經(jīng)被逐漸應(yīng)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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本文編號：525554