高分辨率遥感影像的压缩纹理元分类

针对高分辨率遥感影像的特征提取复杂、特征维数大等问题,提出一种基于原始像素块的纹理元特征提取方法,并结合支持向量机将其应用于高分辨率遥感影像分类。首先,利用随机投影对基于原始像素灰度值的特征向量降维,得到压缩的局部纹理特征。然后,对各类纹理特性向量进行聚类,将聚类中心作为视觉词汇形成压缩纹理元字典。再将样本中的纹理元编码到纹理字典中对应距离最近的词汇,得到样本的视觉词汇图,并融合词汇统计直方图与词汇二阶矩信息作为全局的纹理表达。最后,将所得全局纹理特征作为支持向量机的输入进行分类。通过两个试验影像,验证了本文方法能够有效地表达纹理,提高分类精度。