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基于纹理分析的SAR海冰图像分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了一种基于图像纹理特征进行SAR海冰图像分类的方法。该方法运用灰度共生矩阵提取纹理特征中能量、对比度、相关性和同质性的特征值,然后采用最小距离分类法对这4个特征值进行分类,并对分类结果进行精度评价和对比分析。实验表明:基于对比度和能量进行分类的图像精度较高,基于相关性和同质性进行分类的图像精度较低。基于对比度对SAR海冰图像分类可有效提高分类精度,更好地分类特征相似的区域。  相似文献   
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由于不同来源或不同时间,导致了同一地物在存储方式或属性等方面存在着很多差异,这给后期的数据处理和使用带来了诸多不便,因此矢量空间数据匹配已经成为了关键性问题。提出了一种基于栅格化的线状矢量数据匹配方法,其主要思想是对线状矢量数据栅格化,利用SVM(Support Vector Machine, SVM)算法提取出所要研究的数据,然后利用Harris算子提取特征点,用SIFT(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法计算特征向量并对其进行匹配,最后把匹配结果转换为矢量数据。该算法不受平移、旋转、缩放、明亮度变化等的影响,弥补了矢量匹配过程中因数据旋转等问题而无法匹配的不足,将矢量数据栅格化处理,使其数据结构更简单,操作容易,更易于算法的实现。提出了一种基于栅格化的线状矢量数据匹配算法,实现了对道路的匹配。  相似文献   
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