一种大尺寸遥感图像基于内容检索的纹理特征提取算法.pdfVIP

维普资讯 第 3O卷 第 12期 武 汉 大 学 学 报 ·信 息 科 学 版 Vo1．30NO．12 2005年 12月 Geomaticsand InformationScienceofW uhanU niversity Dec．2005 文章编号 2005)12—108004 文献标 志码 ：A 一 种大尺寸遥感图像基于内容 检索的纹理特征提取算法 曾志明 李 峰 傅 琨 丁赤飚 (1 中国科 学院电子学研 究所，北京 市北 四环 西路 19号，100080) (2 中国科 学院研 究生院 ，北 京市玉泉路甲 19号，100039) 摘 要 ：针对 5O万像素以上的大尺寸遥感图像基于 内容检索的需要 ，通过将大尺寸图像按照区域类别分块 ，用 灰度共生矩阵法对各子块提取 出纹理特征 ，并利用类似 Hu的不 变矩 的方法对各子 块纹理信息进行 统计 ，从 而 提取 出与大尺寸图像 中各纹理 的空间位置相 关的一组纹理特征值 。该方法对传统的共生矩阵法进行 了改进 ，使 其适用于大尺寸图像 多区域类别的纹理特征提取 ，可用于大尺寸遥感图像的基 于内容的检 索和初分类研 究。 关键词 ：图像 ；纹理 ；共生矩 阵；不变矩 ；基 于 内容的检索 中图法分类号 ：TP751 提取图像纹理的算 法有很多 ，灰度共 生矩阵 常的图像检索 系统需检索 、分类的图片往往 不具 法就是其中一种十分常用的方法 。但与大多数纹 有整幅图像 同一纹理的性质 ，而是图像 的各 区域 理特征提取方法相 同，它所提取 的是整 幅图像的 均有不同的纹理 ，由这些不 同的纹理共 同组成一 纹理特征 ，在小尺寸的切片图像上能取得较好的 幅图像 。这样 ，用来 区别不同纹理效果较好 的灰 效果。但对于 5O万像素以上的大尺寸图像 ，无法 度共生矩阵法在实际的大尺寸遥感图像检索中并 表现出图像 中各类纹理在图像中所处的空问位置 不适用 。为此 ，需要对这种灰度共生矩 阵法进行 关 系，因此，它 只适 合于具有单一纹理特 征的图 改进 ，使其能体现出图像 中不同纹理的空间信息。 像 。而现代遥感影像具有单景图像覆盖面积大 、 为了使提取的纹理信息能与纹理的空间位置 背景复杂、不同空问地域位置 的不 同纹理特征区 有关 ，先将大 图像划分为一些正方形子块 图像 。 别明显等特点 ，因此 ，必须对这些方法进行改进 ， 设图像 J的大小 为M ×N ，子 块 的大小 为 H × 研究与图像 中多类纹理及其空问位置信息相关的 ^ r／～ 1 H，则共分得子块数为f＼Ll “ I+1＼／，“[]’，表示 特征提取算法，自动半 自动地对单景大尺寸遥感 影像提取多类纹理特征。 取 的整数部分。设M 一L『 ]+1，N一 纹理特征提取方法 L『“]+1，则图像子块数为M ×N。 对这M ×N 个子块分别采用灰度共生矩阵 1)基于灰度共 生矩 阵的纹 理提取 法。灰度 法提取各子块的二阶矩、逆差矩和熵 这三个纹理 共生矩阵法_l】是 目前较常见和广泛应用的一种提 特征 。整幅 图像共可得到 3×M × 个子 图像 取方法。多年 的研究表明，它对于遥感影像 的纹 块纹理特征值 ，将它们分别记为 ：① 二阶角矩矩 理特征提取有较好的效果。在基于遥感图像纹理