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多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类 被引量：12
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作者 陈苏婷 王慧 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期420-426,共7页
针对高分辨率遥感影像多尺度、空间分布复杂以及特征繁多的特点,从遥感影像特征提取的尺度效应以及各类地物显著性特征各异入手,提出了基于多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类方法。该方法构建最优尺度分割函数模型,寻找出各地物... 针对高分辨率遥感影像多尺度、空间分布复杂以及特征繁多的特点,从遥感影像特征提取的尺度效应以及各类地物显著性特征各异入手,提出了基于多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类方法。该方法构建最优尺度分割函数模型,寻找出各地物的最优尺度,分别提取影像的纹理、颜色和形状特征。在此基础上利用各地物特征的显著性差异实现多尺度下多特征的加权融合。该加权融合方法突破了常规最优尺度分割算法未能充分考虑各类地物特征差异性的局限性,通过分析各类地物的显著性,建立了各个特征在分类中所占权重的模型。实验结果表明:相对传统无监督分类算法,该方法准确率提高约7%,且运行效率高。 展开更多
关键词 图像处理 影像分类 多尺度特征融合 最优分割尺度函数 显著性特征
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