一种遥感图像分类方法技术

技术编号:2652175 阅读:585 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
一种遥感图像分类方法,其步骤为:①在参考遥感图像上,分别在不同类型的区域中,截取小图作为训练样本;②设计加博(Gabor)滤波器,将频率域分解至不同的尺度与角度,对训练样本进行滤波,得到滤波图像集合;③计算每个训练样本在不同尺度下的排序直方谱特征向量;④通过对训练样本进行聚类,得到最佳分类尺度;⑤将待分类遥感图像分成子块,使用④中得到的尺度,计算子块的排序直方谱特征向量;⑥使用分类器依次对子块进行分类,最终得到待分类遥感图像的分类结果。本发明专利技术能对遥感图像有效分类,操作简便,分类效率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于遥感图像分类
,具体涉及一种利用排序直方谱特征对遥感图像进行分类的方法。
技术介绍
遥感图像是按一定的比例尺,客观真实地记录和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息,是遥感探测所获得的遥感信息资料的一种表现形式。所以遥感技术的核心问题是根据地物辐射电磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征,判读识别地面物体的类属及其分布特征。在遥感图像技术的研究中,无论是专业信息提取,运动变化预测,还是专题地图制作和遥感数据库的建立等都离不开分类,对照地面地物类型,便可以从图像上地物的识别。随着近年来计算机技术的飞速发展,计算机识别分类成了遥感技术应用的一个重要组成部分。遥感图像数据类别多,合混度大,如何解决多类别分类识别并满足一定的分类精度,是当前遥感图像研究中的一个关键问题,也是人们关注的焦点。在目前的遥感图像分类应用中,用的较多的方法有共生矩阵,行程长度,加博(Gabor)的一阶二阶矩。其中,共生矩阵和行程长度由于只对图像在空间域的特性进行分析,而Gabor的一阶二阶矩的统计量过分简单,所以分类能力都非常有限。
技术实现思路
本专利技术的目的在于,提供,该方法能达到分类的高准确率。本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种遥感图像分类方法,其特征是,该方法包括以下步骤:(1)在参考遥感图像上截取若干小块作为训练样本;(2)设计加博(Gabor)滤波器组,将频率域分解至S个尺度和T个角度,使用滤波器组对所有训练样本进行滤波,得到训练样本的滤波图像集合,记为P;(3)从P中提取基于不同尺度的滤波图像集合,通过分别计算该集合中滤波图像最小值和最大值的平均值,得到该集合对应的直方图统计范围[Q↓[min](l),Q↓[max](l)](l=1,2,…,S),将该范围平均分成小区间,得到相应的直方图区间划分方式:[Q↓[min](l)+range*(z-1),Q↓[min](l)+range*z](z=1,2,…,c...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:曹治国范绎卓问肖阳
申请(专利权)人:华中科技大学
类型:发明
国别省市:83[中国|武汉]

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