《高光譜遙感紋理分形和分形紋理研究》是依託武漢大學，由蘇俊英擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：高光譜遙感紋理分形和分形紋理研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：蘇俊英
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高光譜影像紋理對於高光譜影像地物目標提取、分類和識別等解譯分析具有重要的作用和意義。目前，基於光譜像元灰度的特徵編碼、光譜曲線主分量特徵以及相似性等高光譜影像紋理分析方法在表征光譜特徵存在欠缺，需要較多編碼來表征紋理，分類計算複雜。本文以分形測度為研究方法，分別從光譜域和空間域來構建高光譜紋理特徵影像，主要研究（1）高光譜回響曲線的分形特徵規律及其表達；（2）基於分形測度的高光譜回響曲線分維值計算算法；（3）基於高光譜回響曲線分維值的高光譜影像紋理編碼算法（光譜域）；（4）高光譜影像紋理編碼的分維值計算算法，在紋理空間構建分維特徵影像。通過上述關鍵技術的突破，為高光譜遙感影像的影像分割、地物分類、智慧型解譯以及其套用提供一條新的技術途徑。
結題摘要
高光譜影像紋理對於高光譜影像地物目標提取、分類和識別等解譯分析具有重要的作用和意義。本課題圍繞著高光譜影像空間域和光譜域相結合的特徵分析和表達方法開展研究，將分形測度方法引入到高光譜影像特徵計算，主要研究完成了（1）高光譜回響曲線的分形特徵規律及其表達；（2）各種基於分形測度的高光譜回響曲線分維值計算算法，研究了面向邊緣增強、分段特徵和二次差分的高光譜曲線分形維計算算法，提高了基於高光譜影像分形特徵影像計算的可靠性和效率；（3）基於高光譜回響曲線分維值的高光譜特徵影像及其分類方法（光譜域），將空間域的分形特徵和空間域的形態學計算相結合，進行高光譜影像分類；（4）基於空間域高光譜影像紋理編碼的分維值計算算法，在紋理空間構建分形維特徵影像，並以此進行高光譜影像分類。突破了高光譜影像基於高光譜曲線的分形維計算預處理和可靠分形維特徵影像生成，實現了多尺度、高可靠的分形維特徵計算，進一步以分形特徵和數學形態學相結合構建高光譜特徵向量，並以此進行支持向量機（SVM）分類，為高光譜遙感影像的影像分割、地物分類、智慧型解譯以及其套用提供一條新的技術途徑。本課題研究的科學意義在於將分形測度引入到複雜、非線性數據的特徵計算與分析，探索了基於分形理論的高光譜影像處理方法，為高光譜影像數據處理提供了新的途徑。
