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提出了一种根据局部特征进行图像描述和自动学习的识别算法。该算法能对地表遥感图像进行外貌分析 ,利用地貌特征进行图像分割 ,识别出图像中的丘陵、森林、沙漠、冲积扇等地形。通过用一个大小可变的、边界模糊的窗口对图像进行大量取样 ,再利用这些样本来训练支持向量机 ,并使用该支持向量机进行模式分类 ,进行基于某些类型局部模式的相似性的自组织聚集 ,从而获得对遥感图像的整体性描述或理解。最后给出该方法在一些真实的遥感图像中的运用和分类实验的结果。应也适合拓展到其它具有纹理特征的模式识别问题