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基于模糊数学形态学的纹理结构特征描述
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摘要
纹理特征是一种显著的影像视觉特征,在影像中普遍存在而又难以描述。纹理反映了影像中对象的空间结构特征及其像素的空间分布特性。纹理分析已经成为提高分类精度和识别精度的重要手段。本文提出了考虑不确定性的纹理结构特征描述方法。该方法通过分析像素与周围像素的相关性来获得结构基元,充分考虑图像的不确定性,利用模糊数学形态学的开运算,获得不同尺度下的纹理影像信息,并通过形态粒度密度函数对信息进行描述,构建特征向量,实现特征建模。本文主要利用Brodatz纹理图像库中的纹理影像和高分遥感影像进行实验。实验结果表明利用模糊数学形态学方法得到的特征向量可以很好地描述纹理结构特征,并且基于该特征向量对高分遥感影像中的地物样本进行分类,得到了较好的分类效果。

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