基于局部相似自组织的遥感图像自动识别算法

摘要：

提出了一种根据局部特征进行图像描述和自动学习的识别算法.该算法能对地表遥感图像进行外貌分析,利用地貌特征进行图像分割,识别出图像中的丘陵、森林、沙漠、冲积扇.等地形.通过用一个大小可变的、边界模糊的窗口对图像进行大量取样,再利用这些样本来训练支持向量机,并使用该支持向量机进行模式分类,进行基于某些类型局部模式的相似性的自组织聚集,从而获得对遥感图像的整体性描述或理解.最后给出该方法在一些真实的遥感图像中的运用和分类实验的结果.应也适合拓展到其它具有纹理特征的模式识别问题.

关键词：图像理解、特征抽取

所属期刊栏目：19

分类号：TP391;TP701(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2001CB30940;航天支撑技术基金

在线出版日期：2004-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：458-463