方向无关遥感影像的纹理分类算法

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1、方向无关遥感影像的纹理分类算法张林,庹红娅,刘允才(上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200030)摘要:首先根据遥感影像空间分辨率较低,局部区域内图像纹理变化不大的特点,对遥感影像进行合理的分块,使得各分块具有单一的主纹理特征;然后利用Gabor小波变换提取各图像块的纹理特征向量,并通过简单的循环移位算法,方便的形成方向无关的纹理特征向量;进而引入改进的棋盘距离来描述图像块间的相似度,最后使用无监督聚类算法对影像块进行分类,达到了很好的分类效果.关键词:纹理分类;方向无关;Gabor小波;循环移位;聚类分析中图

2、分类号:TP753文献标识码:AROTATIONINVARIANTTEXTURECLASSIFICATIONOFREMOTESENSEIMAGEZHANGLin,DUHong2Ya,LIUYun2Cai(InstituteofImageProcessingandPatternRecognition,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200030,China)Abstract:Theoriginalimagewasproperlydividedintounoverlappedblocks

3、accordingtothesmallchangeoftextureinlocalareasoftheremotesensesimage,eachofwhichassociatedwithauniformtexture.Thentexturefeatureofeachblockwasformedbyca2lculatingthemeanandvarianceofGaborfilteredimage.Rotationnormalizationwasrealizedbycircularshiftofthefeatureele

4、mentstogettheinvarianttexturefeaturevector.Theclassificationofimageblockswasalsocompletedbyusingasimpleunsupervisedclusteringalgorithm.Theexperimentsoftherealimagesshowthatthemethodiseffective.Keywords:textureclassification;rotationinvariant;Gaborwavelet;circular

5、shift;clusteranalysis各分块具有单一的主纹理特征;然后利用Gabor小波变换提取各图像块的纹理特征向量,并讨论形成各分块方向无关的纹理特征向量的方法;引入改进棋盘距离作为图像块的相似度衡量标准,进而使用无监督聚类分析算法对特征向量进行聚类分析,实现影像块的有效纹理分类,取得了很好的分类效果.引言图像纹理特征描述了图像邻域灰度空间分布特征,是遥感图像的重要特征,Gabor小波由于其在时域和频域具有良好的局部化特性,被广泛应用1到图象分析中,如在图像分割2领域将Gabor滤波器组和神经网络相结合,起到了很

6、好的图像分割效果.在人脸识别3中使用了Gabor滤波器组对人脸图像滤波,实现人脸特征的跟踪匹配.在基于图像纹理内容的图像检索4中使用Gabor小波变换提取参考图像与查询图像的纹理特征向量,比较纹理特征的相似度.但目前很少有论文对Gabor小波提取的纹理特征向量元素有进一步的分析,对纹理块的分类也没有达到预期的效果.本文通过简单的循环移位算法实现了纹理图像块的方向无关性分类:首先根据遥感影像空间分辨率较低,对遥感影像进行分块,使1图像块纹理特征本文根据遥感影像局部区域变换不大的特点,对遥感影像进行简单合理的分块,使每块都大

7、致具有单一的主纹理特征.分类后要对各纹理块按类别进行扩充和组合,以满足配准适配区选择的要求.我们正在研究如何加入四叉树分析算法以使纹理块的分类更加合理.我们将讨论如何将本文中的算法应用于一般的图像纹理分类中,即先分割,再分类.Gabor滤波器1.1收稿日期:2003205209,修回日期:2004202215Receiveddate:2003205209,reviseddate:2004202215Gabor小波3可看作是对高斯函数的复正弦调制,将其高斯函数各向同性的特点扩展为各向异性,即使其具有方向性.Gabor小波可

8、按如下公式定义:长,控制采样的尺度(频率),选取不同的下标μ可以描述振荡函数不同的振荡方向,控制采样的方向.需要保证在不同尺度和方向上的采样尽量均匀.方向上看:只需对区间0,π)进行采样,因为此区间已描述所有的方向(根据振荡函数的性质可以通过简单的数学变换证明).由于<μ=πμ/N变化是连续的,离散的均匀采样是合理的

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