【摘 要】
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针对高分辨率光学图像光谱信息单一,纹理信息丰富的特点,设计了一种基于粗、细纹理两种特征相结合的计算机自动分类方法.通过提出一种基于Tamura的局部纹理特征和灰度共生矩
【基金项目】
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国家自然科学基金(41371425)
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针对高分辨率光学图像光谱信息单一,纹理信息丰富的特点,设计了一种基于粗、细纹理两种特征相结合的计算机自动分类方法.通过提出一种基于Tamura的局部纹理特征和灰度共生矩阵的细小纹理特征混合的7维特征向量,实现图像基于k-means聚类的7维特征空间的计算机自动分类.针对耕地、森林、裸露地、水域四类典型地物,通过对1600张样本影像（每类400张）的分类探测,自动确定Tamura特征和灰度共生矩阵特征移动窗口的最佳尺寸.模拟地物合成影像自动分类和低空高分辨率光学影像的典型地物自动分类的实验结果表明,该方法的
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