山区遥感图像的特征选择与检索研究

论文摘要

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号（GF-1）河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。

论文目录

• 1 遥感图像特征提取
•   1.1 图像特征Hu矩
•   1.2 小波分解
•   1.3 灰度共生矩阵
• 2 遥感图像的特征选择
• 3 遥感图像的分类检索
•   3.1 遥感图像分类
•   3.2 遥感图像相似性度量
•   3.3 遥感图像检索
•   3.4 遥感图像检索系统性能评估
• 4 实验结果与分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王敬,赵红东,朱胜银,杨志明

关键词: 特征选择,图像检索,分类检索,贡献值,山区遥感图像

来源: 测绘工程 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 河北工业大学电子信息工程学院

基金: 河北省自然科学基金资助项目(F2013202256)

分类号: TP751

DOI: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2019.03.012

页码: 61-65

总页数: 5

文件大小: 532K

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