一种光谱与纹理特征加权高分辨率遥感纹理分割算法.pdf

第29卷第11期 光学学报 V01．29，NO．11 2009年11月 ACTAOPTICASINICA 文章编号：0253—2239(2009)11—3010—08 一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理 分割算法 王雷光1 刘国英1’2 梅天灿3 秦前清1 ， 1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079 、 ＼2长沙理工大学计算机与通信工程学院，湖南长沙410076；3武汉大学电子信息学院，湖北武汉430079， 摘要 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。 关键词 图像处理；纹理分割；均值漂移；Gabor滤波器；信息加权 中图分类号TP391文献标识码A doi：10．3788／AO3010 A for Remote SegmentationAlgorithmHigh-ResolutionSensing TextureBasedOff andTextureInformation Spectral Weighting Liu MeiTiancan3 1 Qin WangLeiguan91Guoyin912 Qianqing 1 State in andRemote KeyLaboratoryo，InformationEngineeringSurveying，MappingSensing，WuhanUniversity， Wuhan，Hubei430079，China 2 of andCommunication of CollegeComputer Engineering，ChangshaUniversityScienceTechnology， 410076，China Changsha，Hunan 3 SchoolorElectronic 430079，China Information，WuhanUniversity，Wuhan，Hubei Abstract remote a amountof andst