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纹理信息在遥感影像分类中的应用的中期报告.docx
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纹理信息在遥感影像分类中的应用的中期报告.docx
该【纹理信息在遥感影像分类中的应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【纹理信息在遥感影像分类中的应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。纹理信息在遥感影像分类中的应用的中期报告一、引言遥感影像分类时,利用各种有效特征提取技术可以帮助自动分类算法确定物体性质及其分布情况。在实际应用中,纹理特征是一种不可或缺的特征,对于复杂的遥感图像分类和识别任务有很大的作用。纹理信息在遥感影像分类中的应用主要有以下几个方面:二、,如对比度、能量、熵、相关性等,这些特征可以较好地刻画纹理信息的空间分布规律。这些特征可以和其他的特征一起应用,提高遥感图像分类的准确性。。Gabor滤波器具有空间方向和空间频率选择性,可以提取不同方向和不同频率的纹理特征。通过Gabor滤波器生成的特征向量可以有效地刻画纹理信息,它们在以往的研究中已经被证明在遥感图像分类中有较好的应用效果。,特别适合于分析多尺度和多方向的纹理特征。小波变换通常会应用于遥感图像分类中,以单独的特征或结合其他特征对目标和非目标类进行分类。三、总结纹理信息在遥感图像分类中有很广泛的应用,不同的纹理特征提取方法可以为自动分类算法提供有力的支撑。传统纹理特征、Gabor滤波器纹理特征和小波纹理特征都被证明可以在遥感图像分类中产生较好的效果。为了得到更好的遥感影像分类结果,可以结合多种特征,并采用适当的分类算法。
纹理信息在遥感影像分类中的应用的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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