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基于多尺度小波的城市遥感图像纹理特征提取
引言
近年来，城市遥感图像在城市规划、环境监测、资源调查等领域得到了广泛的应用。在这些应用中，图像纹理特征的提取是一项非常重要的任务，因为纹理特征能够提供关于图像结构和物体表面的详细信息。然而，由于城市景观的复杂性和多样性，城市遥感图像中的纹理特征难以准确提取。因此，本文提出了一种基于多尺度小波的城市遥感图像纹理特征提取方法。
方法
本文所提出的方法是基于小波变换的，小波变换是一种广泛应用于图像处理中的信号分析方法，它通过将信号分解成不同尺度的频带来分析信号的局部特征。在小波变换中，高频子带表示细节信息，低频子带表示图像的全局特征。
在本文中，我们采用了一种多尺度小波方法，即离散小波变换（DWT）。DWT能够将图像分解成不同尺度的频带，每个频带包含相应尺度的纹理信息。然后，我们对每个频带进行局部统计特征提取，这些特征包括方差、均值、标准差等。最后，我们将这些特征组合成一个特征向量，用于分类或其他任务。
结果
我们在一个城市遥感图像数据集上测试了我们的方法，结果表明我们的方法能够有效提取城市遥感图像中的纹理特征。我们进行了分类实验，将纹理特征向量输入到支持向量机（SVM）进行分类，得到了比基于传统纹理特征提取方法的分类准确率更高的结果。
结论
本文提出了一种基于多尺度小波的城市遥感图像纹理特征提取方法，结果表明该方法能够有效地提取城市遥感图像中的纹理特征，并在分类任务中取得了良好的效果。未来，我们可以将该方法应用于其他领域的图像处理任务，如目标检测和识别等。