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一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高.尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题.本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器.光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得;依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心;最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别.实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高. 相似文献
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雷达数据的准无损压缩 总被引:3,自引:0,他引:3
利用不同周期雷达信号之间的相关性,采用二维小波变换,融合信号去噪和数据压缩算法,实现雷达数据的准无损压缩.针对雷达数据噪声较多的特点,在压缩之前通过软阈值滤波去除雷达信号中的大部分噪声,大大降低数据熵值.为评价重建信号质量,设计了形态逼真度指标.实验结果表明,该方法能对航空探测雷达回波数据进行较大比率压缩, 相似文献
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