北京大学学报
北京大學學報
북경대학학보
ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS PEKINENSIS
2000年
6期
858-864
,共7页
卫星数字图像%分形%神经网络%纹理结构特征
衛星數字圖像%分形%神經網絡%紋理結構特徵
위성수자도상%분형%신경망락%문리결구특정
根据卫星数字图像特点,引入了分形方法来描述纹理结构特征,利用离散分形布朗运动(DFBM)统计模型来抽取卫星图像纹理结构特征.在此基础上,采用神经网络方法将纹理结构特征与地物光谱特征相结合,进行卫星图像分类.试验结果表明,该分法分类效果优于单纯采用光谱特征分类的最大似然法.
根據衛星數字圖像特點,引入瞭分形方法來描述紋理結構特徵,利用離散分形佈朗運動(DFBM)統計模型來抽取衛星圖像紋理結構特徵.在此基礎上,採用神經網絡方法將紋理結構特徵與地物光譜特徵相結閤,進行衛星圖像分類.試驗結果錶明,該分法分類效果優于單純採用光譜特徵分類的最大似然法.
근거위성수자도상특점,인입료분형방법래묘술문리결구특정,이용리산분형포랑운동(DFBM)통계모형래추취위성도상문리결구특정.재차기출상,채용신경망락방법장문리결구특정여지물광보특정상결합,진행위성도상분류.시험결과표명,해분법분류효과우우단순채용광보특정분류적최대사연법.
