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《浙江农林大学》 2010年
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基于灰度共生矩阵的森林纹理构造因子确定方法研究

李进  
【摘要】: 高空间分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,更便于认知地物目标的属性特征。利用纹理信息进行地物的分类和识别是高分辨率遥感图像应用研究的一个热点。目前纹理研究方法大致有以下四类:结构方法、数字信号处理方法、模型方法和统计学方法。其中,统计学方法应用较为广泛。灰度共生矩阵是统计学方法中最常用的一种方法,它涉及了窗口尺寸、方向、步长、灰度等级等多个纹理构造因子。构造因子选取的好坏将直接影响方法运用的成败。但在现有文献中,纹理构造因子多是试探或枚举确定的。它们的缺点是:试探往往得不到最优的构造因子组合;若采用枚举法进行试验,将耗费巨大的计算量才能找到理想的试验组合。 本文为解决这个问题提出了用正交试验设计技术探索快速确定纹理最优或接近最优构造因子的方法。正交试验设计是研究和处理多因素的一种科学有效的方法,它能通过较少次数的试验获得科学可靠的试验结果,这就能大大降低繁重的工作量,提高解决问题的效率。本研究通过对44个纹理构造因子组合、应用8个常用的纹理指标计算了高分辨率遥感图像(WorldView卫片、无人机航片)的纹理图像,根据基于类别的可分性判据原理构造了适于描述森林纹理各类别间可分离度的指标J值来筛选最优组合,结合多因素方差分析的结果,发现在WorldView遥感图像中,熵值图像的森林植被各树种间的可分离度J值最大,最佳纹理构造因子组合为:窗口27×27、步长3、灰度等级32级、方向135°;无人机航片中,相关纹理的可分离度J值最大,最佳纹理构造因子组合为:51×51、步长5、灰度等级256级、方向0°。 本文研究表明:本文提出的利用正交试验设计技术寻找最优或接近最优灰度共生矩阵纹理构造因子组合的方法是一种有效的纹理分析方法;基于几何距离的类别可分性判据能较好的评价纹理图像的性能。
【学位授予单位】:浙江农林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP751

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