基于分数维与灰度梯度共生矩阵的气象云图识别(Ⅱ)——灰度梯度共生矩阵对纹理统计特征的描述

被引:22
作者
夏德深
金盛
王健
机构
[1] 南京理工大学计算机科学与技术系!南京
关键词
卫星云图; 模式识别; 图像处理; 灰度梯度共生矩阵; 纹理分析;
D O I
10.14177/j.cnki.32-1397n.1999.04.001
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
图像的分数维特征描述了纹理的复杂度和粗糙度。图像的灰度梯度信息则检出了图像中灰度跳变的部分,将图像的梯度信息加进灰度共生矩阵,则使得共生矩阵更能包含图像的纹理基元及其排列的信息。将4 种基本云类(卷云、积雨云、积云和层云)的分数维和灰度梯度共生矩阵(GGCM)的二次统计特征结合起来,对云类进行分类与识别。样本的试验表明,分数维和灰度梯度共生矩阵的二次统计特征结合起来,气象云图能有效地识别。
引用
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共 2 条
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Texturedimagesegmentation as a multiple hypothesistest. Fan Z,Cohen FS. IEEETransaction ,Circuits System . 1998
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