关键词:
多尺度纹理特征
影像分割
半耦合结构
遥感地貌影像
卷积稀疏编码
纹理识别
摘要:
遥感地貌影像通常包含大量的数据,具有高度的复杂性和多样性,难以捕捉到不同层次的纹理信息,从而影响识别效果;因此,为提高纹理特征提取的效果,确保识别精度,采用多尺度半耦合卷积稀疏编码对遥感地貌影像纹理识别进行了研究;去除遥感地貌影像噪声,增强遥感地貌影像整体质量,通过分水岭算法分割遥感地貌影像,探究不同尺度下遥感地貌影像纹理特征区别,以有效捕捉到不同层次的纹理信息,提高遥感地貌影像纹理的识别性能;然后应用灰度共生矩阵(GLCM)获取遥感地貌影像的多尺度纹理特征,构建半耦合卷积稀疏编码模型,完成多尺度纹理特征提取过程的学习与多尺度纹理特征的有效融合,以能够在保持特征丰富性的同时,减少冗余信息,提高纹理识别的准确性;选取适当的分类器——朴素贝叶斯分类器,并对其进行训练;并以此为基础,制定遥感地貌影像纹理识别程序,执行制定程序即可获取地貌纹理识别结果;测试结果显示:应用提出方法获得的遥感地貌影像处理结果清晰度与对比度较高,地貌纹理特征提取结果更加完整与清晰,地貌纹理识别结果与实际结果一致,充分证实了提出方法应用效果更好。