SAR图像纹理特征提取与分类研究_中国煤炭行业知识服务平台

SAR图像纹理特征提取与分类研究

作者

胡召玲李海权杜培军
单位

徐州师范大学城市与环境学院中国矿业大学环境与测绘学院
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%.
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
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金项目(40771143)；国家高技术研究发展计划(863)项目(2007AA12Z162)；
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