基于光谱相似性的多光谱数据纹理编码算法研究-国土资源遥感.PDF

第４期，总第６６期 国　土　资　源　遥　感 Ｎｏ．４，２００５　 ２００５年１２月１５日 ＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＦＯＲＬＡＮＤ＆ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ Ｄｅｃ．，２００５　 基于光谱相似性的多光谱数据 纹理编码算法研究 陈颖，舒 宁 （武汉大学遥感信息工程学院，武汉　４３００７９） 摘要：基于多光谱纹理“映射模式”概念，提出了基于光谱数据相似性的多光谱、高光谱数据的编码方法。利用光 谱相似测度对不同类型的纹理进行编码，表征地物的全局纹理特征，将纹理提取的算法扩展到多维光谱图像分析 中，提出了多尺度纹理组合算法。试验证明，该方法合理有效，可大大提高分类的准确性和精度。 关键词：多光谱／高光谱图像；光谱相似性；纹理分析；编码；多尺度 中图分类号：ＴＰ７５　文献标识码：Ａ　　　文章编号：１００１－０７０Ｘ（２００５）０４－００３２－０６ 更为丰富的光谱信息，而这些信息能够更加准确、真 ０　引言 实地反映地物要素的形状、分布密度、方向性等纹理 特征。多维纹理可以认为是光谱空间中地物目标光 纹理是图像的基本特性之一，在图像分析和理 谱矢量在二维空间上的重新排列，或具有某种意义 ［１］ 解中有十分重要的作用。纹理研究一直倍受关注， 的分布 。虽然近些年来多光谱图像的纹理提取方 ［２］ 出现了许多纹理提取和分析方法，通常采用统计方 法取得了一些进展 ，但传统的纹理分析算子不能 法或频域分析方法提取图像中纹理信息，如纹理能 直接应用到多光谱、高光谱图像中。因此，本文针对 量法、灰度共生矩阵法、小波变换法、Ｆｏｕｒｉｅｒ功率谱 多光谱、高光谱图像的特点，以像元特征矢量作为分 法以及Ｍａｒｋｏｖ随机场模型等。然而，这些纹理分析 析的基元，利用光谱矢量的相似性，将多光谱、高光 方法都是基于单波段或黑白图像的，不能直接运用 谱图像的空间和光谱数据转化为映射编码，用编码 到多光谱、高光谱图像的纹理提取中。多光谱、高光 文件来反映图像中地物的纹理类别，进行纹理分析。 谱图像纹理的概念可以扩展为地物光谱空间中的点 １．１　光谱相似性 到地物分布二维空间的一种“映射模式”，不同的映 多光谱、高光谱图像是地物光谱信息的表达，图 射模式就是不同的纹理［１］。鉴于此，本文利用光谱 像上每一像元在几个波段或超多波段的灰度数据是 相似性对多光谱、高光谱图像进行编码算法研究和 地物反射或辐射光谱信息数据的集合，或称光谱矢 ［３］ 纹理分析，探索适合多光谱、高光谱数据的纹理提取 量 。每一个光谱矢量在光谱空间中都有一个特定 方法。 位置，可以认为是其中的一点，不同地物的光谱矢量 在光谱空间中其位置是不同的，相同类型地物的光 １　基于光谱相似性的多光谱、高光谱数据编码 谱矢量在光谱空间中位置相同或接近。所有地物点 在光谱空间中形成一系列的集群，每个集群中的特 图像纹理包含许多复杂信息，如粗细度（ｃｏａｒｓｅ 征点被认为是具有相似的特征。在理想情况下，属 ｎｅｓｓ ）、对比度（ｃｏｎｔｒａｓｔ）、方向性（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ）、线 于同一地物类别的各地物点应具有相同的图像灰 性性（ｌｉｎｅ－ｌｉｋｅｎｅｓｓ）、规则性（ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）、粗糙度 度，即完全相同的光谱响应。这样就可以利用光谱矢 （ｒｏｕｇｈｎｅ