紋理分析在遙感圖像識(shí)別中的應(yīng)用

紋理分析在遙感圖像識(shí)別中的應(yīng)用紋理分析在遙感圖像識(shí)別中的應(yīng)用國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀遙感圖像分析與識(shí)別

遙感圖像紋理分析原理遙感圖像識(shí)別技術(shù)遙感圖像紋理分析個(gè)人認(rèn)識(shí)2遙感圖像分析與識(shí)別的發(fā)展及現(xiàn)狀從20世紀(jì)70年代起，隨著第一顆陸地衛(wèi)星發(fā)射成功，人們就開始利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行衛(wèi)星遙感圖像的解譯研究20世紀(jì)80年代，主要利用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法進(jìn)行遙感圖像計(jì)算機(jī)解譯：如Strahler（1980）使用最大似然法對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，Goldberg（1983）運(yùn)用光譜特征，對(duì)多波段衛(wèi)星圖像進(jìn)行分類，從中獲取森林資源信息。20世紀(jì)80年代后期，D.Gooddnough與M.Ehlers有助于推動(dòng)地理信息系統(tǒng)與遙感圖像自動(dòng)解譯系統(tǒng)的結(jié)合；王野喬等應(yīng)用該方法進(jìn)行區(qū)域氣候資源研究工作，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域氣候資源分類界限指標(biāo)遙感解譯的定量化3遙感圖像紋理分析的發(fā)展及現(xiàn)狀紋理分析的早期研究主要集中在紋理信息的表達(dá)與描述和紋理圖像的分割，研究遍及神經(jīng)生理學(xué)、心理物理學(xué)、心理學(xué)、影像分析、醫(yī)學(xué)診斷等各個(gè)方面，成為圖像分析和計(jì)算機(jī)視覺中的基本技術(shù)之一，形成了現(xiàn)有紋理分析方法的理論基礎(chǔ)，主要包括：Julesz的二階統(tǒng)計(jì)假設(shè)；Beck等的多頻率通道假設(shè)；Prazdny，Rosenfeld等的二階段假設(shè)；Muller的紋理邊界敏感性假設(shè)等近年來(lái)紋理分析在不同的圖像處理中得到了廣泛的應(yīng)用，如圖像分割、模式識(shí)別、形狀分析、紋理合成和圖像壓縮等。常用的紋理模型很多，如Garcia等人研究了布爾模型在灰度圖像紋理分析中的應(yīng)用；Tamura等研究了對(duì)應(yīng)于人眼視覺感受的紋理特征；Hayes等人對(duì)紋理粗糙度進(jìn)行了進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)分析。4遙感圖像紋理分析的發(fā)展及現(xiàn)狀目前國(guó)外主要是對(duì)幾種紋理分析方法提取的紋理特征結(jié)合常規(guī)的分類方法，對(duì)不同的圖像進(jìn)行分類比較。Rajesh，Jawahar等認(rèn)為分形的效果最好，其次是共生矩陣及紋理頻譜；Weszka、Ohanian、Nyoungui等認(rèn)為灰度共生矩陣的效果最好；Phichler等認(rèn)為小波變換效果好國(guó)內(nèi)的研究主要在于某一種方法的具體應(yīng)用。對(duì)于統(tǒng)計(jì)的方法，共生矩陣法比較常用，主要有黃桂蘭的航片影像紋理分類方法的探討等；基于模型的方法里，分形維方法應(yīng)用比較多；馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)的應(yīng)用也有一些；在數(shù)學(xué)變換的方法里，常見的是基于小波變換的方法。紋理分析正在受到越來(lái)越多的科研工作者的關(guān)注。國(guó)際上有一些紋理的專著出版，而我國(guó)紋理分析方面的文獻(xiàn)和專著非常少。5遙感圖像識(shí)別技術(shù)的原理圖像識(shí)別是用計(jì)算機(jī)代替人們自動(dòng)地去處理大量的物理信息，解決人類生理器官所不能識(shí)別的問(wèn)題，從而部分替代了人的腦力勞動(dòng)。在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往對(duì)圖像中的某些部分感興趣，這些部分成為目標(biāo)或前景（其它部分成為背景），它們一般對(duì)應(yīng)圖像中特定的，具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨識(shí)和分析圖像中的目標(biāo)，需要將他們從圖像中分離提取出來(lái)，在此基礎(chǔ)上才有可能進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量和對(duì)圖像進(jìn)行利用6遙感圖像紋理分析紋理是在某一確定的圖像區(qū)域中，以近乎周期性的種類和方式重復(fù)其自身的局部基本模式。它反映了圖像灰度的性質(zhì)及其空間關(guān)系，是圖像中一個(gè)重要而又難以描述的特性。正是由于紋理對(duì)圖像區(qū)域和表面的感知、描述的獨(dú)特作用，以及紋理分析在自動(dòng)識(shí)別中越來(lái)越明顯的重要性，驅(qū)使著人們不斷地尋找新的算法來(lái)表征圖像區(qū)域中的紋理。雖然這些努力也遭受到了一些諸如缺少對(duì)紋理確切的定義等的影響，但仍然形成了眾多的紋理特征提取方法，根據(jù)抽取紋理特征方法的不同，可以將圖像紋理分析大致分為四類：統(tǒng)計(jì)分析法、結(jié)構(gòu)分析法、模型分析法和空間/頻率域聯(lián)合分析法。7遙感圖像的紋理分析遙感圖像記錄了地球表面輻射的電磁波信息。地表物體的波譜特征以強(qiáng)弱不等的亮度值，直接反映于圖像上；地物的空間特征--紋理結(jié)構(gòu)，則是間接地由圖像亮度值之間的關(guān)系表現(xiàn)的，它反映了圖像灰度模式的空間分布，包含了圖像表面信息及其與周圍環(huán)境的關(guān)系，更好地兼顧了圖像的宏觀與微觀結(jié)構(gòu)。正是由于地物的組成、空間分布的復(fù)雜性和多樣化，遙感圖像的紋理具有隨機(jī)性、非重復(fù)性、不連續(xù)性，又由于紋理具有較大的尺度，在不同的區(qū)域又呈現(xiàn)出相似性，即遙感圖像的紋理具有局部的隨機(jī)性和整體上的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。由于遙感圖像成像過(guò)程受到多方面隨機(jī)變化因素的影響，很少存在規(guī)則的紋理結(jié)構(gòu)，很難通過(guò)紋理結(jié)構(gòu)單元的重復(fù)來(lái)表示同一類地物，因此一般不能使用結(jié)構(gòu)紋理分析方法進(jìn)行影像識(shí)別。各類地物在遙感圖像上成像的復(fù)雜性和不確定性導(dǎo)致遙感圖像數(shù)據(jù)具有一定的統(tǒng)計(jì)特性，使用統(tǒng)計(jì)分析方法比較適合地物的自動(dòng)識(shí)別。8遙感圖像的紋理分析從遙感圖像的灰度共生矩陣出發(fā)分析地物的空間分布特性，可從多個(gè)側(cè)面描述影像紋理的特征，是一種十分有效的方法。在進(jìn)行識(shí)別之前，需對(duì)研究對(duì)象（待識(shí)別的圖像）進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，從而進(jìn)行模式識(shí)別。一、遙感圖像的預(yù)處理遙感圖