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一种新的高光谱遥感图像纹理特征提取方法研究
随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感图像在地理信息科学等领域中得到了广泛的应用。高光谱图像中的纹理特征是反映地物表面细节信息的关键。因此，如何准确地提取高光谱图像的纹理特征成为了研究热点。
本文提出了一种新的高光谱遥感图像纹理特征提取方法。该方法主要分为以下三个步骤：
第一步，使用小波变换对高光谱图像进行去噪处理。高光谱图像中包含大量的噪声，容易影响纹理特征的提取。因此，在进行纹理特征提取前，需要对高光谱图像进行去噪处理。本文采用小波变换进行去噪，其原理是将高光谱图像分解为多个尺度的子图像，将含有噪声的低频成分滤除，并对子图像进行重构，以获得去噪后的高光谱图像。
第二步，提取高光谱图像的灰度共生矩阵。灰度共生矩阵是描述图像局部纹理特征的一种统计方法。本文选择了四个灰度共生矩阵参数：能量、对比度、熵和相关度，用于描述高光谱图像的纹理特征。
第三步，对提取的灰度共生矩阵参数进行融合。本文采用加权融合策略，将不同灰度共生矩阵参数的权值设置为相同，以避免某一参数对最终结果的影响过大。
为了评估本文提出的方法的有效性，我们在高光谱图像数据集上进行了实验。实验数据集包含了不同地物表面的高光谱图像，包括水体、森林、农田等。实验结果表明，本文提出的纹理特征提取方法在不同地物类型的高光谱图像中均表现出了很好的效果。与传统的灰度共生矩阵方法相比，本文提出的方法具有更高的准确率和更好的鲁棒性。
综上所述，本文提出的一种新的高光谱遥感图像纹理特征提取方法，采用小波变换去噪、灰度共生矩阵提取和加权融合三个步骤。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，可用于不同地物类型的高光谱图像纹理特征提取。