基于纹理特征的典型遥感影像面状地物提取方法研究

论文摘要

随着传感器技术、航空和航天平台技术、数据通信技术的发展,现代遥感技术已经进入一个能够动态、快速、准确、多手段提供多种对地观测数据的新阶段,具备了多层次、多角度、全方位和全天候的空间信息获取手段。从遥感影像中获取目标信息已成为空间信息更新的重要途径,广泛应用于国民经济生产和军事情报获取领域。本文从影像理解和测绘领域数字化生产作业实际出发,重点研究了基于纹理的中小比例尺遥感影像典型面状地物半自动提取的算法,关键是对面状地物纹理特征的提取、特征匹配以及区域提取等一系列相关技术。本文的主要工作有:1.介绍了遥感影像解译的概念、意义和难点,分析了遥感影像面状地物提取的现状和研究方向,结合面状地物的纹理特征,论述了基于纹理进行面状地物提取的相关技术。2.介绍了面状地物纹理分割的基本方法,纹理分割的原理和主要过程,介绍并了两种常用的纹理分割方法:区域生长法和K-均值聚类法。3.介绍了面状地物半自动提取的流程,采用常用提取方法对典型面状地物进行了提取实验,根据实验结果对经典方法进行了分析。4.详细分析并实现了典型面状地物植被和居民地的半自动提取方法。对植被的提取使用Radon变换结合树型小波变换以及灰度-梯度共生矩阵结合Laws纹理的方法;对居民地的提取选用对数极坐标变换结合傅立叶变换以及灰度共生矩阵结合Gabor小波变换的方法,结合实验结果对上述方法进行了一定的综合和改进,取得了较理想的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 遥感影像解译的概念和意义
• 1.3 遥感影像解译的现状和发展趋势
• 1.4 论文研究背景和主要方法
• 1.4.1 研究目的和意义
• 1.4.2 研究方法与研究内容
• 1.4.3 论文的结构
• 第二章 面状地物纹理描述方法
• 2.1 纹理的定义与纹理特征
• 2.2 典型面状地物纹理特征
• 2.3 主要纹理特征描述方法
• 2.3.1 基于统计的纹理描述方法
• 2.3.2 基于频域的纹理描述方法
• 2.3.3 基于结构的纹理描述方法
• 2.3.4 基于模型的纹理描述方法
• 2.4 纹理特征相似性测度
• 2.5 本章小结
• 第三章 面状地物纹理分割方法
• 3.1 纹理分割概述
• 3.2 纹理分割的主要过程
• 3.3 主要纹理分割方法
• 3.3.1 区域生长法
• 3.3.2 K-均值聚类法
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于纹理特征的典型面状地物提取
• 4.1 面状地物半自动提取流程
• 4.2 典型面状地物提取常用方法
• 4.2.1 基于Laws纹理能量测量的植被提取
• 4.2.2 基于灰度共生矩阵的居民地提取
• 4.3 基于纹理特征的植被提取
• 4.3.1 基于Radon和树型小波变换的植被提取
• 4.3.2 基于灰度-梯度共生矩阵和Laws纹理的植被提取
• 4.4 基于纹理特征的居民地提取
• 4.4.1 基于对数极坐标和傅立叶变换的居民地提取
• 4.4.2 基于灰度共生矩阵和Gabor小波变换的居民地提取
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的部分工作
• 致谢