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基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究

黄昕 张良培 李平湘

黄昕, 张良培, 李平湘. 基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 66-69.
引用本文: 黄昕, 张良培, 李平湘. 基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 66-69.
HUANGXin, ZHANGLiangpei, LIPingxiang. Methods for Classification of the High Spatial Resolution Remotely Sensed Images Based on Wavelet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(1): 66-69.
Citation: HUANGXin, ZHANGLiangpei, LIPingxiang. Methods for Classification of the High Spatial Resolution Remotely Sensed Images Based on Wavelet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(1): 66-69.

基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究

基金项目: 国家自然科学基金资助项目
详细信息
    作者简介:

    黄昕,博士生。现从事高空间分辨率遥感影像模式识别的研究。

  • 中图分类号: TP753

Methods for Classification of the High Spatial Resolution Remotely Sensed Images Based on Wavelet Transform

Funds: 国家自然科学基金资助项目
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-10-13
  • 修回日期:  2005-10-13
  • 刊出日期:  2006-01-05

基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目
    作者简介:

    黄昕,博士生。现从事高空间分辨率遥感影像模式识别的研究。

  • 中图分类号: TP753

摘要: 在基于小波的纹理分类算法的基础上,提出了逐点特征加权和活动窗口算法,使小波纹理分析能够用于高分辨率遥感影像的分类。逐点特征加权算法用样本的均值和方差构造偏离量,对纹理特征进行自适应加权。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地提高分类精度,使地物的内部和边缘的分类效果都得到改善。

English Abstract

黄昕, 张良培, 李平湘. 基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 66-69.
引用本文: 黄昕, 张良培, 李平湘. 基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 66-69.
HUANGXin, ZHANGLiangpei, LIPingxiang. Methods for Classification of the High Spatial Resolution Remotely Sensed Images Based on Wavelet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(1): 66-69.
Citation: HUANGXin, ZHANGLiangpei, LIPingxiang. Methods for Classification of the High Spatial Resolution Remotely Sensed Images Based on Wavelet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(1): 66-69.

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