| 【中文题名】 | 遥感图像特征提取方法研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-5-23 |
| 【中关键词】 | 遥感图像,光谱特征,纹理特征,特征提取,小波包, |
| 【英关键词】 | remote sensing image,spectrum feature,texture feature,feature extraction,wavelet packet, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理设备> |
| 【论文摘要】 | 遥感图像在军事侦察、精确打击以及民用方面都有重要的作用，遥感图像的特征提取是进行遥感图像自动识别的关键技术，因此开展遥感图像的特征提取研究工作具有实际意义和应用前景。本文主要研究和讨论了遥感图像的两类最重要的特征——光谱特征和纹理特征的特征提取方法。
论文首先总结了遥感图像特征提取方法的基本理论和算法，概括了目前常用的光谱和纹理特征提取方法。在此基础上，针对传统的PCA和KPCA方法提取遥感图像光谱特征的缺陷以及遥感数据的特点，本文讨论了一种将基于Mahalanobis距离的模糊c-均值聚类与KPCA方法相结合的多光谱遥感图像特征提取方法，并着重研究了此方法在多光谱遥感图像特征提取中的理论、算法及其实现。通过对本文方法与PCA和KPCA方法的试验结果进行比较，证实了本文方法的特征提取性能较前两种方法有显著的提高，可有效地提取多光谱图像中的非线性信息。
纹理特征作为光谱特征的重要补充，是遥感图像的一个基本且重要的特征。在总结小波和小波包基本理论及其快速算法的基础上，对应用小波包变换进行遥感图像的纹理特征提取技术进行了研究。根据图像纹理信息能量主要集中于中高频这一特点，利用图像的小波包... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-6 |
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目录 |
6-8 |
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第一章 绪论 |
8-13 |
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1.1 研究背景和意义 |
8-9 |
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1.2 特征提取方法的研究现状 |
9-11 |
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1.3 本文的主要工作 |
11-13 |
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第二章 遥感图像特征提取技术 |
13-23 |
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2.1 光谱特征提取 |
13-17 |
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2.1.1 光谱特征的基本统计量 |
13-14 |
|
2.1.2 常用的光谱特征提取方法 |
14-17 |
|
2.2 纹理特征提取 |
17-23 |
|
2.2.1 图像的纹理特征与纹理分析 |
17-18 |
|
2.2.2 常用的纹理特征提取方法 |
18-23 |
|
第三章 基于 FCM和 KPCA的多光谱图像特征提取 |
23-37 |
|
3.1 PCA和 KPCA方法 |
23-27 |
|
3.1.1 PCA方法 |
23-25 |
|
3.1.2 KPCA方法 |
25-27 |
|
3.2 基于 KPCA的特征提取方法 |
27-31 |
|
3.2.1 方法概述 |
27 |
|
3.2.2 实验结果 |
27-31 |
|
3.3 基于 Mahalanobis距离的模糊c-均值聚类 |
31-33 |
|
3.4 一种基于 MFCM和 KPCA的多光谱图像特征提取方法 |
33-37 |
|
3.4.1 方法概述 |
33-34 |
|
3.4.2 试验结果与分析 |
34-35 |
|
3.4.3 结论 |
35-37 |
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第四章 基于小波包变换的遥感图像纹理特征提取 |
37-58 |
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4.1 小波基本理论 |
38-46 |
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4.1.1 小波变换的定义与性质 |
38-40 |
|
4.1.2 二进小波和正交小波 |
40-41 |
|
4.1.3 几种常见的正交小波 |
41-43 |
|
4.1.4 正交小波的快速算法 |
43-44 |
|
4.1.5 正交小波包变换 |
44-46 |
|
4.2 基于小波包变换的遥感图像纹理特征提取方法 |
46-50 |
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4.2.1 图像的小波包分解 |
46-48 |
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4.2.2 纹理特征向量的构造 |
48-50 |
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4.2.3 纹理特征相似性度量 |
50 |
|
4.3 Brodats纹理库图像检索试验 |
50-54 |
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4.3.1 基于小波包变换的纹理图像检索步骤 |
50-51 |
|
4.3.2 实验结果与分析 |
51-54 |
|
4.4 IKONOS遥感图像纹理特征提取试验 |
54-58 |
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4.4.1 基于小波包变换的遥感图像纹理特征提取步骤 |
55-56 |
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4.4.2 实验结果与分析 |
56-58 |
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第五章 总结与展望 |
58-60 |
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5.1 主要工作总结 |
58 |
|
5.2 展望 |
58-60 |
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参考文献 |
60-65 |
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攻读硕士学位期间发表的论文 |
65-66 |
|
致谢 |
66-67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389445 |
