【技术实现步骤摘要】
—种基于V-GLCM的高光谱影像纹理分析方法
本专利技术属于高光谱遥感图像处理
，具体涉及一种基于V-GLCM(体灰度共生矩阵，Volume Gray Level Co-occurrence Matrix)的高光谱影像纹理分析方法。
技术介绍
高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)是指利用很多窄的电磁波波段获取物体有关数据的技术，它是20世纪最后20年人类在对地观测方面取得的重大技术突破之一，也是当前及今后几十年内的遥感前沿技术。与常规多光谱遥感相比，高光谱数据具有数据量大、波段很多很窄、波段相关性强、信息冗余多、图谱一体化等特征。但正是其海量数据和高维特征给高光谱数据的传输和存储都带来了较大的困难，同时也对传统的遥感图像数据处理技术提出了新的挑战。所以，对高光谱数据的快速处理和充分挖掘一直是困扰人们的一个问题。面对高光谱数十、数百个波段的数据，在提高数据处理效率的同时；如何有效利用、提取、分析感兴趣的最大信息，已成为有待研究的新课题。纹理是影像中的重要特征，有效地利用这些特征可以进一步推动影像解译的自动化，纹理分析可以帮助抑...
【技术保护点】
一种基于V？GLCM的高光谱影像纹理分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，选择需进行纹理分析的高光谱遥感影像数据；步骤2，对所述步骤1中的影像数据进行灰阶范围变换，将灰度值归一化到0？255的范围；步骤3，选择合适大小的移动立方体窗口和角度参数，以移动立方体内部的统计指标信息作为立方体中心像元的纹理特征，并利用移动立方体窗口中像元对关系建立共生矩阵；步骤4，对已经建立的共生矩阵进行指标量化统计，并回填至当前移动窗口中心位置，代表该位置的像元的纹理特征；步骤5，不断移动该立方体窗口，对整个影像进行纹理计算和提取，得到V？GLCM纹理影像。
【技术特征摘要】
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