基于GLCM的纹理特征量在TM6热红外波段影像信息分析中的研究

利用了基于灰度共生矩阵GLCM的纹理特征分析方法,对TM 6热红外波段影像进行目标信息的提取,以增强热辐射量大的亮温目标与背景图像的差异,从而实现对原始图像进行图像增强、实现目标信息提取的目的。本文的实验影像是从武汉市长江流域区域的TM影像的热红外波段影像上截取的16个子区域,对16个实验区域分别采用文中定义的6个纹理特征进行图像分析,原始图像的灰度级是256,考虑到计算量大,在处理过程中压缩原始的256灰度级到64灰度级。实验结果显示出较高的一致性,表明所定义的variance和correlation两个纹理特征对于在TM第6波段上,对于增强热红外影像上热辐射量大的目标影像与背景影像有显著的效果,该方法可以作为热红外影像处理的预处理,从一定程度上弥补了TM热红外波段影像分辨率不够高带来的限制。