【摘 要】
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本文研究了粗糙集遥感图像融合方法,以及纹理特征辅助光谱特征进行遥感图像分类的方法。本文首先提出了一种基于Contourlet变换的粗糙集遥感图像融合方法,该方法将粗糙集的等价类思想用于图像Contourlet变换得到的高频系数的划分,利用梯度属性将高频系数划分为不同的等价类,对不同类别的高频系数采用不同的规则进行组合,得到新的融合高频系数,将新的高频系数与低频系数结合进行逆变换得到融合图像。仿真实
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本文研究了粗糙集遥感图像融合方法,以及纹理特征辅助光谱特征进行遥感图像分类的方法。本文首先提出了一种基于Contourlet变换的粗糙集遥感图像融合方法,该方法将粗糙集的等价类思想用于图像Contourlet变换得到的高频系数的划分,利用梯度属性将高频系数划分为不同的等价类,对不同类别的高频系数采用不同的规则进行组合,得到新的融合高频系数,将新的高频系数与低频系数结合进行逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明该融合方法与基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合方法相比,在增强空间
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