结合二维EEMD和小波分解的遥感图像纹理方向检测

发布时间：2017-09-04 22:40

  本文关键词：结合二维EEMD和小波分解的遥感图像纹理方向检测

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【摘要】：遥感图像纹理特征的提取和分析,可以弥补光谱特征在提取遥感图像信息特征方面的不足,提高遥感图像分类、识别的精度。为了得到遥感图像纹理特征中较重要的方向性特征,提出一种检测遥感图像纹理方向特征的新方法:先用改进后的二维集合经验模态分解算法(BEEMD)对原始图像进行处理;再对分解结果进行小波分解与Radon变换来检测图像纹理的方向性特征。实验结果表明,所提算法既能克服小波分解高频信息泄露的缺陷,增强小波分解的适用性;又能获得遥感图像纹理在低频、垂直和水平等部分较为准确、精细的方向特征检测结果,为遥感图像的识别与区分提供更有效的依据。
【作者单位】： 陕西师范大学计算机科学学院;西安科技大学地理与环境学院;
【关键词】： BEEMD 小波分解 Radon变换 遥感 图像纹理方向检测
【基金】：国家自然科学基金项目(41271518) 陕西省自然科学基金项目(2014JM2-6115) 中央高校基本科研业务费项目(GK200902018)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言遥感图像特征是遥感图像的重要属性,是遥感图像研究中较为重要的一部分内容[1]。传统的遥感图像特征提取,主要提取的是其光谱特征,用来表征光谱信息较为丰富、地物间光谱差异较为明显的图像效果较好;但遥感图像中除了包含丰富的地物光谱信息之外,还含有较复杂的空间结构

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本文编号：794278