SAR图像纹理特征提取与分类研究
- 出版年：2009
- 作者：胡召玲；李海权；杜培军
- 单位1：徐州师范大学城市与环境学院
- 出生年：1973
- 学历：博士
- 职称：副教授
- 语种：中文
- 作者关键词：SAR图像；灰度共生矩阵；纹理特征；主成分分析；最大似然分类法
- 起始页：422
- 总页数：6
- 经费资助：国家自然科学基金项目（40771143）；国家高技术研究发展计划（863）项目（2007AA12Z162）
- 刊名：中国矿业大学学报
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 创刊时间：1955
- 主管单位：中华人民共和国教育部
- 主办单位：中国矿业大学
- 主编：骆振福
- 地址：江苏徐州
- 邮编：221008
- 电子信箱：journal@cumt.edu.cn
- 网址：http://zgkyxxb.periodicals.com.cn/default.html；http://zgkd.chinajournal.net.cn；http://xb.cumt.edu.cn
- 卷：38
- 期：3
- 期刊索取号：P706.6 141
- 数据库收录：中文核心期刊；《中国科学引文数据库》(CSCD)源刊；美国《工程索引》(Ei Compendex)收录期刊；俄罗斯《文摘杂志》(AJ)收录期刊；美国《化学文摘》(CA)、《剑桥科学文摘》(CSA)收录期刊；美国《煤文摘》(Coal Abstracts)、《煤文精选》(CH)收录期刊；中国高校精品科技期刊；中国期刊方阵“双效”期刊；江苏省优秀期刊
- 核心期刊：中文核心期刊
摘要
为了高精度地提取合成孔径雷达（SAR）图像中的有用信息，提出一种基于灰度共生矩阵的纹理特征辅助SAR图像分类方法，该方法选择的是在合适的窗口尺寸下能将各种地物类型区分开的最佳纹理特征组合。采用增强的Frost滤波法对SAR图像进行斑点噪声抑制，通过比较各典型地物基于灰度共生矩阵的纹理特征统计量，确定参与分类的最佳纹理特征组合、计算灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸；采用主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性，选择信息量大的2个主成分与图像的灰度共同组成3个波段的图像；最后采用最大似然分类法对该组合图像进行分类。结果表明：该方法提取出的纹理特征辅助SAR图像分类，比无纹理信息参与的SAR图像分类，其精度可提高11.20%.