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文檔簡介
1、遙感影像分類是實現(xiàn)三維場景建模的重要步驟，進而可為飛行器導(dǎo)航提供信息保障。然而，對于遙感影像分類，由于地物類型的不確定性、同類地物的形態(tài)多樣性以及地物空間分布的復(fù)雜性等原因，致使準確實現(xiàn)自然場景遙感影像的地物分類仍然非常困難。本文將遙感影像分類方法分解為圖像分割和紋理識別兩個階段，從紋理特征提取、紋理建模與表達的角度，開展遙感影像典型地物分類方法的研究。
在圖像分割階段，針對SLIC超像素算法中單個像素的顏色特征對圖像表達不充
2、分的問題，本文使用像素的局部鄰域信息并引入隨機投影（RP）對其降維，進而提出了一種基于隨機投影的超像素分割算法(RP-SLIC)。該方法既保留了SLIC超像素算法具有的結(jié)構(gòu)緊湊、同質(zhì)性強的優(yōu)點，又能真實地反映出物體的邊緣輪廓信息，有效提高了分割的準確率，為之后的圖像片元識別提供了更精準的輸入。
在紋理識別階段，考慮到光照等變化條件對場景成像的影響，本文提出了一種具有一定灰度變化適應(yīng)性的鄰域差分特征（ND），在此基礎(chǔ)上發(fā)展了基于
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