纹理分析在遥感图像识别中的应用

论文题目: 纹理分析在遥感图像识别中的应用

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 孙艳霞

导师: 周俊林

关键词: 遥感图像识别,纹理分析,灰度共生矩阵

文献来源: 新疆大学

发表年度: 2005

论文摘要: 遥感图像的自动识别是遥感、计算机视觉和模式识别等领域面临的重大挑战。纹理是遥感图像的重要信息和基本特征,在遥感图像的自动识别中具有重要意义。如何借助于纹理对遥感图像进行综合分析,提高遥感图像的识别精度、拓展应用的范围,这不仅在识别机理研究上具有重要意义,并且在整个遥感领域中都具有实用价值。论文首先介绍了纹理的相关知识及研究现状,然后对纹理分析的方法进行了深入剖析,结合遥感图像的纹理特征,本文将共生矩阵与数理统计中的t 检验法相结合,提出了一种新的基于纹理分析的遥感图像识别方法。并着重研究了此方法在遥感图像地物识别中的理论、算法及其实现。实验证明该方法对遥感图像具有良好的识别效果。纹理识别不仅可以应用在遥感图像上,对医学图像、天文图像、显微图像等其它图像都具有应用的价值。本论文介绍的方法是以遥感图像中的地物信息为研究对象而设计和建立的,有关基本原理、算法同样适用于其它图像的识别,补充以少量的参数和知识,即可方便的应用于后者。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 引言

1.2 论文研究的目的和意义

1.3 国内外的研究现状

1.3.1 遥感图像分析与识别方法的发展与现状

1.3.2 遥感图像纹理分析及研究现状

1.4 研究方法与研究内容

1.5 论文的结构

1.6 本章小结

第二章遥感图像识别技术

2.1 引言

2.2 遥感及遥感技术的发展现状

2.2.1 遥感的概念

2.2.2 遥感技术的发展现状

2.3 图像识别技术

2.4 遥感图像识别的特点及所面临的问题

2.4.1 遥感图像识别的特点

2.4.2 遥感图像识别所面临的问题

2.5 模式识别技术

2.5.1 模式识别概述

2.5.2 模式识别的主要方法

2.6 本章小结

第三章纹理的描述和分析方法

3.1 引言

3.2 纹理的定义和描述

3.2.1 纹理的定义

3.2.2 纹理的描述

3.3 纹理分析的应用

3.4 纹理分析的基本问题

3.5 纹理的分析方法

3.5.1 统计分析法

3.5.2 结构分析法

3.5.3 模型分析法

3.5.4 空间/频率域联合分析法

3.5.5 其它纹理分析的方法

3.5.6 纹理分析方法的比较

3.6 遥感图像的纹理特征

3.7 本章小结

第四章基于灰度共生矩阵的遥感图像

4.1 引言

4.2 纹理识别的方法与步骤

4.3 图像预处理

4.3.1 图像的表示

4.3.2 辐射校正与几何校正

4.3.3 纹理增强

4.3.4 灰度级压缩

4.4 计算灰度共生矩阵并提取二次统计特征量

4.4.1 窗口的选择

4.4.2 特征值的选取

4.4.3 灰度共生矩阵及特征值的计算

4.5 基于监督法的图像识别

4.5.1 训练区的选择

4.5.2 基于t检验法的相似性计算

4.6 图像后处理

4.6.1 去除“毛刺”

4.6.2 填补“凹陷”或“空洞”

4.6.3 删除“斑点”

4.7 实验结果分析

4.8 本章小结

第五章结论与展望

5.1 工作与创新

5.2 结论

5.3 展望

参考文献

附录

致谢

发布时间: 2005-09-06

参考文献

[1].基于混合特征的多视角遥感图像配准算法研究及其应用[D]. 潘安宁.云南师范大学2018
[2].基于Spark平台的支持向量机并行化遥感图像分类算法研究[D]. 黄乐乐.华东师范大学2018
[3].遥感图像的模糊C均值聚类后处理方法研究[D]. 郝玉.华东师范大学2018
[4].遥感图像中飞机目标提取的深度学习方法研究[D]. 赵丹新.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)2018
[5].基于聚类算法的遥感图像林地区域分割方法研究[D]. 张永芳.兰州交通大学2018
[6].不同分辨力遥感图像目标识别系统研制[D]. 甄玉美.哈尔滨工业大学2018
[7].基于形态学的遥感图像地表水体分割与监测方法研究[D]. 马鹏.兰州交通大学2018
[8].基于卷积神经网络的遥感图像场景分类研究[D]. 扎卡里（Belkacemi Mohamed Zakaria）.哈尔滨工业大学2018
[9].基于卷积神经网络的遥感图像分类和分割方法研究[D]. 蒲勇飞.哈尔滨工业大学2018
[10].单幅遥感图像去薄云算法研究[D]. 王诗尧.武汉大学2017

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