【摘 要】
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将行程长度纹理特征与神经网络相结合应用于遥感图像分类中.在特征选择阶段采用类内、类间方差标准与 Rough 集相结合的方法挑选出有较强分类能力的特征并有效去除冗余特征.针对高分辨率、大尺度的 SPOT全色遥感卫星图像,分别基于行程长度纹理特征、共生矩阵纹理特征、灰度-梯度共生矩阵纹理特征和灰度-平滑共生矩阵纹理特征,采用 BP、RBF 两种类型的神经网络以及最近邻分类算法(K-NN 法)对其进行分
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所,
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将行程长度纹理特征与神经网络相结合应用于遥感图像分类中.在特征选择阶段采用类内、类间方差标准与 Rough 集相结合的方法挑选出有较强分类能力的特征并有效去除冗余特征.针对高分辨率、大尺度的 SPOT全色遥感卫星图像,分别基于行程长度纹理特征、共生矩阵纹理特征、灰度-梯度共生矩阵纹理特征和灰度-平滑共生矩阵纹理特征,采用 BP、RBF 两种类型的神经网络以及最近邻分类算法(K-NN 法)对其进行分类,并对分类结果进行对比.实验结果证明本文算法的有效性.
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