SAR图像纹理特征提取与分类研究

被引：40

作者：

胡召玲 ^{[1
]}

李海权 ^{[1
]}

杜培军 ^{[2
]}

机构：

[1] 徐州师范大学城市与环境学院

[2] 中国矿业大学环境与测绘学院

来源：

中国矿业大学学报 | 2009年 / 38卷 / 03期

关键词：

SAR图像; 灰度共生矩阵; 纹理特征; 主成分分析; 最大似然分类法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

摘要：

为了高精度地提取合成孔径雷达(SAR)图像中的有用信息,提出一种基于灰度共生矩阵的纹理特征辅助SAR图像分类方法,该方法选择的是在合适的窗口尺寸下能将各种地物类型区分开的最佳纹理特征组合.采用增强的Frost滤波法对SAR图像进行斑点噪声抑制,通过比较各典型地物基于灰度共生矩阵的纹理特征统计量,确定参与分类的最佳纹理特征组合、计算灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸;采用主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量大的2个主成分与图像的灰度共同组成3个波段的图像;最后采用最大似然分类法对该组合图像进行分类.结果表明:该方法提取出的纹理特征辅助SAR图像分类,比无纹理信息参与的SAR图像分类,其精度可提高11.20%.

引用

页码：422 / 427

页数：6

共 7 条

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