高光谱影像纹理特征编码分形特征研究.docx

高光谱影像纹理特征编码分形特征研究
近年来，高光谱影像在遥感领域越来越受到广泛关注，它能够提供高精度、高分辨率的遥感地图信息。而高光谱影像中的纹理特征是一种非常重要的信息，它能够帮助我们对地表进行识别和分类。
纹理特征是地物表面上的几何形态的反映，而高光谱影像就是以不同的波长获取地表信息，所以可以提取出地表的不同纹理信息。高光谱影像纹理特征的提取和编码一直是一个热门的研究领域。其中，分形特征是一种经典的纹理特征编码方法。
分形特征指的是分形维度，是用来描述细节程度的参数。简单来说，就是一种用于描述自相似性质的数学函数。不同于传统的纹理特征编码方法，分形特征可以更加准确地描述复杂性、规则性和图像变化等信息。同时，分形特征还可以减少特征的冗余性和维度，能够提高分类准确率。
因此，研究高光谱影像纹理特征编码分形特征是非常有意义的。下面将从以下两个方面进行探讨：
一、分形维度的提取
分形维度是用来描述物体表面不规则程度的量度，能够反映出物体表面的粗糙度、纹理深浅和不规则性等信息。高光谱影像纹理特征中的分形维度是通过计算物体表面的分形维度来描述纹理规则性和不规则性的。
分形维度的提取主要包括三个步骤：首先是利用滑动窗口法对遥感影像进行切割，获得多个局部纹理块；然后对每个局部块进行分形维度计算；最后将得到的分形维度结果输出成纹理特征向量。
二、应用分形特征的纹理分类方法
基于分形特征的纹理特征向量分类是目前比较先进的分类方法。对于需要大量特征提取的高光谱影像分类，分形特征能够有效降维减少冗余性，并提高分类准确率。
基于分形特征的纹理分类方法可以分为两大类：基于统计学的分类方法和基于机器学习的分类方法。前者主要采用弱化分类器，如贝叶斯分类器、支持向量机等。后者则借鉴了深度学习的思想，采用深度学习网络进行高光谱影像的分类，例如卷积神经网络（CNN）等。
综上所述，高光谱影像纹理特征编码分形特征的研究对于遥感领域的发展和实际应用有着非常重要的价值。在实际应用中，我们可以根据不同的任务和实际情况来选择适合的分类方法和纹理特征编码方式，在高光谱影像的分类识别和物体检测等领域得到更好的应用效果。