基于SFA和GLCM的影像特征提取方法

摘要：

针对遥感影像中同类样本差异性较大的缺点,提出一种基于SFA和灰度共生矩阵(GLCM)的遥感影像特征提取方法.对原始图像进行SFA变换,利用SFA的生物视觉特性消除图像中的同类差异性,对变换得到的图像进行GLCM计算,获得基于SFA和GLCM的新型特征.实验结果证明,SFA预处理能降低遥感影像的同类差异性,提高特征的可区分性,其效果优于传统的GLCM特征提取方法.

关键词：图像解译、SFA变换、灰度共生矩阵、特征提取、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41071256;国家“973”计划基金资助项目2006CB701303

在线出版日期：2012-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：175-177