遥感图像纹理分析
遥感影像纹理分析方法综述与展望
遥感影像纹理分析方法综述与展望遥感影像纹理分析是指利用遥感影像数据进行纹理特征提取和分析的方法，通过对影像中的纹理特征进行提取和分析，可以揭示地物的空间信息和场景的地貌特征，对土地利用分类、地质勘察、环境监测等领域具有重要的应用价值。
本文将对遥感影像纹理分析的方法进行综述和展望。
一、遥感影像纹理特征的提取方法1.统计纹理分析法：通过对影像中像元灰度值的一维或二维统计分布进行分析，提取纹理特征。
常用的统计纹理分析方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度平均值方差、灰度直方图等。
这些方法简单易行，适用于各种遥感影像类型。
2.频域纹理分析法：将影像从空域转换到频域，通过分析频谱分布来提取纹理特征。
常用的频域纹理分析方法有傅里叶变换、小波变换等。
这些方法能够较好地反映纹理的频域特征，适用于特定类型的遥感影像。
3.结构纹理分析法：通过分析影像中物体的结构特征，提取纹理信息。
常用的结构纹理分析方法有形态学运算、区域分割、纹理滤波等。
这些方法能够较好地捕捉影像中物体的结构信息，适用于土地利用分类等方面。
二、遥感影像纹理分析的应用1.土地利用分类：通过分析不同土地利用类型的纹理特征，可以对土地利用进行自动分类。
纹理特征可以提供关于土地利用类型、空间分布和结构特征等信息，对土地资源管理和规划具有重要的意义。
2.地质勘察：通过分析地质图像中的纹理特征，可以获取地质结构和地质演化信息。
纹理特征的提取可以帮助地质学家进行地质构造分析、岩石分类和矿产勘查等工作。
3.环境监测：通过分析遥感影像中的纹理特征，可以对环境质量进行评估和监测。
例如，通过分析水域表面的纹理特征，可以判断水质的清澈程度和水藻的分布情况。
三、遥感影像纹理分析的展望随着遥感技术的不断发展和遥感影像数据的不断增多，遥感影像纹理分析面临着以下几个方面的挑战和发展方向：1.大数据处理：随着遥感影像数据量的不断增加，如何高效地处理大规模遥感影像数据，提取出有效的纹理特征，并进行分析和应用，是一个亟待解决的问题。
测绘技术中的遥感图像分析方法解析
测绘技术中的遥感图像分析方法解析遥感图像分析是测绘技术中的重要分支，它涉及到对遥感图像的处理、解析和应用。
本文将对遥感图像分析方法进行解析，探讨其在测绘技术中的应用。
一、遥感图像分析方法的分类遥感图像分析方法可以分为两大类：基于特征的图像分类和基于像元的图像分类。
基于特征的图像分类是通过提取图像中的特征，如纹理、色彩和形状等，将图像分成不同的类别。
而基于像元的图像分类则是将图像中的每个像元都视为一个分类单元，通过测量像元的反射率或辐射亮度等特征，将其归类到不同的类别中。
二、基于特征的图像分类方法基于特征的图像分类方法在遥感图像分析中应用广泛。
其中，纹理分析是一种常用的方法。
纹理是图像中像素间的规则或随机分布，通过对图像进行纹理分析可以获取到图像的纹理特征，从而实现图像分类。
另外，色彩分析也是一种常见的方法。
色彩是图像中最直观的特征之一，通过对图像中像素的颜色进行提取和分析，可以实现对图像的分类。
三、基于像元的图像分类方法基于像元的图像分类方法在遥感图像分析中也有重要的应用。
其中，最常见的方法是像元反射率的测量。
通过对图像中不同像元的反射率进行测量，可以将图像分为不同的地物类别，如水体、植被和建筑物等。
此外，辐射亮度的测量也是一种常用的方法。
辐射亮度是图像中像元的辐射能力，通过测量图像中不同像元的辐射亮度，可以实现对图像的分类。
四、遥感图像分析方法的应用遥感图像分析方法在测绘技术中有着广泛的应用。
其中，地表覆盖分类是最常见的应用之一。
通过对遥感图像进行分析，可以将地表分为不同的类别，如森林、草地和水域等，从而实现对地表的监测和管理。
此外，城市扩张分析也是一种重要的应用。
通过对遥感图像进行分析，可以获取到城市的扩张速度和方向等信息，从而为城市规划和管理提供科学依据。
总结起来，遥感图像分析方法在测绘技术中有着重要的地位。
通过对遥感图像进行特征提取和分析，可以实现对地表的分类和监测，为地理信息系统的建设和应用提供数据支持。
遥感图像纹理分析
纹理分析的应用
•目标识别、 •遥感图像分析 •医学图像分析 •基于生物特征的身份鉴定
遥感图像分析
• 在遥感图像中，陆地、 水域、小麦田、城市、 森林、山脉等也都具 有各自特定的纹理。
• 通过分析遥感图像的 纹理特征，可以进行 区域识别、森林识别 等。
纹理的分析方法
• 根据抽取纹理特征方法的不同，可以将图 像纹理分析大致分为四类：
• 这一定义要求通过统计方法实现对纹理的 描述。特别适用于那些仅显示出“随机自 然性质”的纹理图像。
• 图像的纹理特征可以用两种基本特征来描述， 即组成纹理的基元和基元之间的相互关系；
• 前者与局部灰度变化规律有关，它有一定的形 状和大小；后者则与由前者形成的空间结构相 关，基元的排列不同将会使图像的外观产生很 大的不同。
•统计分析法 •结构分析法 •模型分析法 •空间/频率域联合分析
统计分析法
• 在不知道纹理基元或尚未检测出基元的情况下对小区域 纹理特征的统计分布进行纹理分析，主要描述纹理基元 或局部模式随机和空间统计特征，以表示区域的一致性 及区域间的相异性。
• 统计分析法适用于纹理比较细且纹理基元排列不规则的 图像纹理（沙地、草坪等自然纹理图像）。
1、灰度共生矩阵(Gray Level Cooccurrence Matrix, GLCM )
• 灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵，是通 过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用 方法.
• 它作为传统的图像纹理分析方法已广泛应用于 数字图像处理的许多领域，尤其是利用图像纹 理特征值所表征的图像空间结构信息来改善遥 感图像的地学目标分类效果。
空间/频率域联合分析法
• 主要是依据傅立叶频谱峰值所占的能量比 例将图像分类。
遥感影像处理中的纹理分析方法探讨
遥感影像处理中的纹理分析方法探讨遥感影像处理是一项重要的技术，可以提供大量的地理信息，用于环境监测、资源管理和城市规划等领域。
在遥感影像处理中，纹理分析方法是一种常用的技术，可以提取图像中的纹理信息，帮助我们理解和描述地物的特征。
本文将探讨一些常见的纹理分析方法，并介绍它们在遥感影像处理中的应用。
首先，我们来介绍一种常见的纹理分析方法——灰度共生矩阵（Gray LevelCo-occurrence Matrix，GLCM）。
灰度共生矩阵可以用来描述图像中不同像素对之间的灰度变化关系，从而提取纹理信息。
它基于一个假设，即相同纹理的像素对在图像中的分布应具有一定的统计规律。
通过计算灰度共生矩阵中的各种统计特征，如对比度、相关度、能量和熵等，可以得到图像的纹理特征。
灰度共生矩阵在遥感影像处理中有广泛的应用。
例如，在土地利用分类中，可以利用灰度共生矩阵提取不同土地类型的纹理特征，从而进行分类分析。
此外，灰度共生矩阵还可以用来检测图像中的纹理边界，帮助我们识别建筑物、道路等地物。
另一种常见的纹理分析方法是小波变换。
小波变换是一种时频分析方法，可以将图像分解为不同频率的子带图像，从而提取图像的纹理信息。
小波变换的特点是可以捕捉到图像的局部特征，对于纹理边界和纹理的细节描述具有较好的效果。
小波变换在遥感影像处理中也有广泛的应用。
例如，在地表覆盖变化检测中，可以利用小波变换提取图像的纹理特征，从而识别出不同时间段的遥感影像中地物的变化情况。
此外，小波变换还可以用于地物提取、遥感图像的增强等方面。
除了上述方法外，还有一些其他的纹理分析方法也值得关注。
例如，局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种基于像素之间灰度差异的纹理分析方法。
LBP可以用来描述图像中不同像素点的灰度分布模式，从而提取纹理特征。
在遥感影像处理中，LBP可以应用于图像分类、目标检测等方面。
总结起来，纹理分析方法在遥感影像处理中起着重要的作用。
遥感地学分析-实验报告
一 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取1概念与原理基于统计的纹理分析方法是纹理分析最基本的一类方法，该方法考虑纹理中灰度级的空间分布，计算影像中每点的局部特征，从特征的分布中推导出一些统计量来刻画纹理，典型的基于统计的纹理分析方法有灰度共生矩阵法(Gray Level Co-occurrence Matrices ，GLCM)，灰度-梯度共生矩阵，长游程法等。
灰度共生矩阵法，又称灰度联合概率矩阵法，它建立在估计影像的二阶组合条件概率函数的基础上，通过计算影像中有一定距离和一定方向的两像素点之间的灰度相关性，反映影像在方向、相邻间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。
统计图像中相距位置为(Δx,Δy)的两个灰度像元同时出现的联合频数概率的分布称为共生矩阵。
设图像灰度为2m 级，则灰度共生矩阵由2m ×2m 矩阵M 表示。
矩阵中第(i ,j)个元素记为p (i ,j)，表示全图中这一对像元，它们相距(Δx,Δy)，其中一个像元为i 灰度，另一个像元为j 灰度的情况出现的频数。
这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将（x ，y ）的空间坐标转换为对“灰度对”（i ，j ）的描述，它们形成了灰度共生矩阵。
通常，灰度共生矩阵需要做如下的归一化：()()()()⎪⎩⎪⎨⎧=θ=θ=θ=θ==135451-N 9001-N N R R j i Pd j i Pd 2或，或，，，， R 为归一化常数。
由于灰度共生矩阵易于理解和计算，因此，由共生矩阵获取特征已经被用在许多的纹理分析方法中。
但是，灰度共生矩阵也有它的缺点。
由定义可以看出，灰度共生矩阵的大小只与最大灰度级有关系，而与图像大小无关，即灰度共生矩阵的大小为G ×G 。
对于灰度级G ＝256的图像而言，它的灰度共生矩阵为256×256，如果图像比较小，则它可能比较稀疏，而所占的空间还是256×256。
因此，通常情况下，需要对原图像的灰度级进行缩减，以减少计算的时间复杂度。
遥感图像解译的常见方法和技巧
遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。
在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。
然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。
一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。
多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。
它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。
在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。
光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。
通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。
光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。
例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。
光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。
常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。
二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。
纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。
在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。
在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。
灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。
纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。
多传感器遥感图像纹理特征选取的研究
多传感器遥感图像纹理特征选取的研究摘要：由于多传感器遥感图像具有多种多样的特征，分析图像具体信息需要对图像的特征进行准确提取，其中纹理特征能够表现出图像本质，该文采用灰度共生矩阵统计分析方法进行特征提取，能够准确分析出多传感器遥感图像的信息，并且能够满足卫星遥感图像信息处理的技术的不断提高和发展。
关键词：遥感图像；纹理特征；灰度共生矩阵法中图分类号：tp18 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2216-031 图像特征分析图像最基本属性称为图像特征，它是图像内部最反映图像本质的信息，图像特征可以根据图像所具有的色度、亮度、边缘值、纹理或结构等划分为多种类别，整个图像在各个方面的属性都得到了反映。
这几种特征主要分为统计特征（比如图像的均值、方差、直方图等）、幅值特征（比如图像像素的灰度值、频谱值等表示的幅值特征）、变换系数特征、边界特征、拓扑特征以及纹理特征。
下面对其中几种重要的特征做出详细的描述：1）变换系数特征：亮度图像决定于变换域系数，它和原空间域图像是相同的，都同时具有唯一性的变化，所以其变换系数可以称为一种图像特征。
2）边界特征：包括了亮度边界点和噪声点。
图像中的亮度边界点是指利用灰度及三色值来表示的在一幅没有噪声的图像中亮度突变或断续的点。
噪声点和周围的像素比较起来也是具有灰度突变的性质，不过它是单独的随机点。
3）纹理特征：纹理特征在所有图像特征的种类中是一种相当重要的特征，它反映了图像或物体本身的属性。
例如对遥感图像的分析和解译，最根本的依据就是波谱信息和空间信息两个方面的数据，即灰度和纹理信息。
以前对图像的波谱信息的使用是最频繁的，随着卫星遥感图像信息处理的技术不断的提高和发展，单利用波谱信息早已适应不了遥感应用技术的发展需要。
譬如，在地质学的角度来看，岩石受含水性或其他因素的影响，它的波谱信息显示的非常杂乱而且没有可循的规律性，但是纹理反映的信息是与岩石的类型有紧密的关系，它详细地描述了岩石表面的粗糙度和岩石的影文结构，所以纹理信息有助于我们将两种不同的物体区别开来，对岩石识别有必要的辅助作用。
遥感图像纹理特征提取与分类分析研究
遥感图像纹理特征提取与分类分析研究遥感技术的应用日益广泛，其成像质量比传统的图像获取方式更高，并且可以获取超大范围的地表图像。
遥感图像的纹理特征可以帮助我们更好地理解地表特征，因此提取和分类遥感图像的纹理特征变得越来越重要。
纹理特征是指图像中局部区域的像素分布情况，通过计算这些分布的统计特征，如平均灰度、标准差、方差、对比度、能量等，可以描述该局部区域的纹理特征。
提取出一幅遥感图像中的纹理特征信息，可以帮助我们分析该图像中各个区域的地物类型和地貌特征。
在遥感图像处理中，纹理特征提取方法主要包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）、边缘方向直方图（EOH）等方法。
这些方法都是通过将图像划分为小的局部区域，然后计算每个区域的纹理特征，来描述整幅图像的纹理特征。
其中，局部二值模式是比较常用的方法，它可以通过将每个像素与其周围的像素比较，判断像素之间的灰度差异性来计算纹理特征。
而灰度共生矩阵则是通过计算不同灰度级别之间的出现次数来计算纹理特征，例如灰度共生矩阵可以被用来描述图像边缘的粗糙度和方向等信息。
纹理特征的分类分析通常利用机器学习方法。
机器学习是一个基于大量数据，自动分析和提取出数据特征、模式、规律的过程，其中深度学习是机器学习的一种方法，其特点是利用多层神经网络来建模并学习数据的复杂特征。
在遥感图像处理中，通常使用监督学习和无监督学习两种机器学习方法来进行遥感图像的分类分析。
在监督学习中，我们首先需要为每个像素标注其所属类别，这可以由人工标注或其他分类方法得到。
然后使用这些已知类别的像素和对应的纹理特征训练一个分类器，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
分类器可以根据训练数据学习到各个类别的纹理特征，然后利用这些特征对未知区域进行分类。
无监督学习则不需要对每个像素进行标注，而是采用聚类分析的方法，将具有相似纹理特征的像素划分为同一类别，例如k-means聚类算法。
在遥感图像处理中，通常将多个纹理特征用于分类分析。
遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南
遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南引言：纹理特征是遥感影像解译中的重要信息之一，可以提供有关地物和地表类型的详细信息。
纹理特征提取是利用图像处理和分析技术来定量描述和分析纹理特征的过程。
本文将介绍一些常用的纹理特征提取方法，并提供一些实践指南，以帮助研究人员和从业人员在遥感影像解译中更好地运用纹理特征。
一、纹理特征提取的方法1.统计特征提取法：统计特征提取法是最常用的纹理特征提取方法之一、它基于对图像区域的像素值统计进行分析，包括均值、标准差、方差、最值等统计量。
这些统计特征可以用来描述纹理的均匀性、粗糙度和细节等信息。
2.结构特征提取法：结构特征提取法是基于图像的空间结构进行分析的方法。
其中，灰度共生矩阵（GLCM）和灰度差异共生矩阵（GLDM）是常用的结构特征提取方法。
GLCM通过计算灰度级之间的相对位置关系，描述纹理的对比度、方向、平滑度等特性；GLDM则描述不同灰度级之间的寻找熵、对比度等特性。
3.频域特征提取法：频域特征提取法是将图像转换到频域进行分析的方法。
其中最常用的方法是对图像进行傅里叶变换，并计算其频谱特征。
频域特征能够提供关于纹理重复性和变化的信息。
4.模型特征提取法：模型特征提取法是利用数学模型对纹理进行建模，并从模型中提取特征。
其中，小波变换是常用的模型特征提取方法之一、小波变换能够捕捉到图像中的局部特征，提供更详细的纹理信息。
二、纹理特征提取的实践指南1.数据选择：选择与研究目标相关的高质量遥感影像数据进行分析。
确保数据清晰、分辨率适中，以获取更准确的纹理特征。
2.区域选择：选取具有代表性的区域进行分析。
遥感影像往往包含大量的信息，为了减少冗余和噪声，可以选择感兴趣的区域进行特征提取。
3.特征选择：根据研究目标选择适当的纹理特征。
不同的纹理特征可以提供不同的信息，因此需要根据需求进行选择。
4.参数设置：为提取特定纹理特征，需要根据实际情况设置合适的参数。
这些参数包括窗口大小、灰度级数量、邻域距离等。
遥感图像目视解译标志
遥感图像目视解译标志解译标志有直接标志和间接标志.直接标志是地物本身的有关属性在图像上的直接反映。
如形状、大小、色调、阴影等。
间接标志是指与地物的属性有内在联系,通过相关分析能够推断其性质的影像特征。
一、形状(Shape)形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。
不同类型的地面目标有其特定的形状，因此地物影像的形状是目标识别的重要依据。
二、大小(Size)大小是指地物在像片上的尺寸，如长、宽、面积、体积等。
地物的大小特征主要取决于影像比例尺。
有了影像的比例尺，就能够建立物体和影像的大小联系。
三、色调(Tone)和色彩(Color)色调是物体的电磁波特性在图像上的反映，在黑白像片上指黑白深浅程度。
地物的形状、大小都要通过色调显示出来，所以色调特征是最基本的解译标志。
如排水性良好、干燥的、有机质成分低的土壤；中酸性岩浆岩、松散堆积物、大理岩、石英岩等一般具有浅色调。
如潮湿的、有机质成分高的土壤、煤层、基性、超基性岩浆均具有较深色调。
如石灰岩、白云岩、砂岩以及中基性岩浆岩等，变质岩中的变粒岩具有灰色色调。
在利用色彩判断地物时，要注意：①多波段的彩色合成图像，不仅要了解地物的波谱特性，而且要知道彩色合成时波段影像与红、绿、蓝三色的对应关系②彩红外图像：植被－红、水－蓝青、道路－灰白、建筑物－灰或浅蓝。
四、阴影(Shadow)阴影分本影和落影两种。
本影－指物体本身没有被光线直接照射到的部分，在像片上呈暗色调。
它有助于建立像片的立体感。
落影－地物经光线照射投影于地面的物体阴影，在像片上呈暗色调，它有助于观察地物的侧面形态及一些细微特征。
五、水系(River System)水系标志在地质解译中应用最广泛，它可以帮助我们区分岩性、构造等地质现象。
这里所讲的水系是水流作用所形成的水流形迹，即地面流水的渠道。
它可以是大的江河，也可以是小的沟谷，包括冲沟、主流、支流、湖泊以至海洋等。
在图像上可以呈现有水，也可以呈现无水。
第三章 遥感纹理分析
值的纹理测度表示细纹理，大数值纹理测度表示粗纹理。
用空间自相关函数作纹理测度的方法如下：
设图像为f (m, n)，自相关函数可由下式定义：
C ( , , j, k )
m j w n k w jw
f (m, n) f (m , n )
m j w n k w
② 基于块合成：每次合成一个像素块。
3.1.4 图像的纹理特征
3.1.5 图像的纹理特征描述
§3.2
纹理分析方法
3.2.1 纹理分析方法
1、统计分析方法 凭人们的直观2、结构分析方法 从图像结构的观点出发，则认为纹理是结构。纹理
分析应该采用句法结构方法，力求找出纹理基元，再
S ( ) S ( )
0 (a)
π 2
π
(b)
0
π 2
π
纹理和对应的频谱示意图
5 灰度共生矩阵法
灰度共生矩阵法（联合概率矩阵法）是对图像的所有像素进 行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。此方法是图像 灰度的二阶统计量，是一种对纹理的统计分析方法。 灰度共生阵 p(d,) 定义为从灰度为 i的点离开某个固定的 位置（相距d，方向为)的点上灰度为j的概率。往往适当地选 择d，而 则取0,45,90,135度。
2 n p( g , n ) g ,n
LRE
p( g , n )
g ,n
当行程长时，LRE大。
（2） 灰度值分布：
g
p( g , n ) GLD p( g , n )
n g ,n
2
当灰度行程等分布时，GLD 最小；若某些灰度出现多， 即灰度较均匀，则GLD大。
（3）行程长度分布：
(2021年整理)遥感数字图像处理-要点
遥感数字图像处理-要点编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（遥感数字图像处理-要点）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为遥感数字图像处理-要点的全部内容。
遥感数字图像处理—要点1．概论遥感、遥感过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像的数字化、采样和量化通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP）遥感图像的模型：多光谱空间遥感图像的信息内容：遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感图像的获取方式主要有哪几种？如何估计一幅遥感图像的存储空间大小？遥感图像的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么？与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2。
遥感图像的统计特征2。
1图像空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用最大值、最小值、均值、方差的意义2.2多光谱空间的统计特征均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析主要遥感图像的统计特征量的意义两个重要的图像分析工具：直方图、散点图3。
遥感数字图像增强处理图像增强：概念、方法空间域增强、频率域增强3.1辐射增强：概念、实现原理直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理直方图均衡化、直方图匹配的应用3。
2空间增强邻域、邻域运算、模板、模板运算空间增强的概念平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用锐化、边缘增强概念方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点•计算图像经过下列操作后，其中心象元的值：–3×3中值滤波–采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强–域值为2的3×1平滑模板–Sobel边缘检测–Roberts边缘检测–模板3.3频率域处理高频和低频的意义图像的傅里叶频谱频率域增强的一般过程频率域低通滤波频率域高通滤波同态滤波的应用3。
如何进行遥感图像的处理与分析
如何进行遥感图像的处理与分析遥感技术是指通过卫星、飞机等远程手段获取地球表面信息的一种技术，它具有广泛的应用领域，包括环境监测、农业、城市规划等。
遥感图像的处理和分析是遥感技术的重要组成部分，它能够帮助我们从海量的遥感数据中提取有效信息，为决策提供科学依据。
本文将介绍如何进行遥感图像的处理与分析。
一、遥感图像的预处理遥感图像的预处理是图像处理的第一步，它主要包括图像校正、辐射校正和大气校正等。
图像校正是将图像转换为常用的坐标系统，如UTM坐标系或地理坐标系，以便进行后续的分析。
辐射校正是将图像的数字值转换为表面反射率，以消除光照条件的影响。
大气校正是消除大气散射对图像的影响，使得图像更加准确和可靠。
二、遥感图像的特征提取特征提取是从遥感图像中提取与研究对象有关的信息特征。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是指通过对不同波段的遥感图像进行统计和分析，来获取地物的光谱信息。
纹理特征是指通过分析图像中的纹理变化来获取地物的纹理特征。
形状特征是指通过对地物的形状进行测量和分析，来获取地物的形状信息。
这些特征能够帮助我们对地物进行分类和识别。
三、遥感图像的分类与识别遥感图像的分类与识别是将图像中的像素或区域划分成不同的类别，并将其与标志样本进行比较，以实现遥感图像的自动解译和分析。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类依赖于标志样本，通过训练分类器来实现图像的分类。
无监督分类则是根据图像的统计特征对图像进行自动聚类。
分类和识别的准确性往往取决于样本的选择和分类器的性能。
四、遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是指通过对多期遥感图像进行比较和分析，来获取地物变化的信息。
常用的变化检测方法包括像元级变化检测和目标级变化检测。
像元级变化检测通过对图像的像素进行比较，来获取地物的变化信息。
目标级变化检测则是通过对地物的目标进行分析，来获取地物变化的信息。
变化检测能够帮助我们了解地表环境的动态变化和变化原因。
几种纹理分析算法讲解ppt
目录
• 引言 • 灰度共生矩阵算法 • 傅里叶变换算法 • 小波变换算法 • Gabor滤波器算法 • 结论
01 引言
纹理分析的意义
纹理是图像的重要特征之一， 它描述了图像中像素的排列方 式和规律。
纹理分析在图像处理、计算机 视觉、模式识别等领域具有广 泛的应用价值。
通过纹理分析，可以对图像进 行分类、分割、特征提取等操 作，进而实现各种实际应用。
各种算法的比较与选择
基于深度学习的方法
近年来，基于深度学习的纹理分析方法 逐渐成为研究热点。这类方法利用深度 神经网络对图像进行特征提取，自动学 习图像中的纹理特征。基于深度学习的 方法具有强大的特征表示能力，能够准 确描述各种复杂的纹理，但需要大量的 训练数据和计算资源。
VS
适用场景
选择合适的纹理分析算法需要根据具体的 应用场景和需求来决定。对于需要快速、 简单分析的场景，基于统计的方法较为适 用；对于需要较强抗噪能力的场景，基于 频域或深度学习的方法更为合适；对于需 要精确描述纹理特征的场景，基于模型的 方法可能更为合适。
04 小波变换算法
算法原理
小波变换是一种信号处理方法，通过将信号分解成不同频率和时间尺度的分量， 以揭示信号的时频特性。在纹理分析中，小波变换被用于提取图像在不同尺度上 的纹理特征。
小波变换的基本思想是将图像视为二维信号，通过小波基函数的伸缩和平移，将 图像分解成一系列不同频率和方向的小波分量。这些分量包含了图像在不同尺度 上的纹理信息。
02 灰度共生矩阵算法
算法原理
灰度共生矩阵算法是一种基于图像灰度级空间相关性的纹理 分析方法。它通过计算图像中任意两个像素之间的相对位置 和灰度级关系，得到一个灰度共生矩阵，该矩阵反映了图像 中像素的分布规律和纹理特征。
纹理分析
附件一：遥感影像云识别方法综述国内外对云的检测与分类研究较多，有较多的研究成果报道。
其方法大致可以分为两类，一类是基于光谱的方法，主要利用云在不同的光谱波段有不同反射特征，大部分以灰度阈值或灰度聚类的方法实现，主要用于多光谱影像，早期研究较多。
如用于A VHRR的ISCCR 法（ROSSOW，1989）、CLA VR法（STOWE，1991）和用于的C02法（WGLIE，1994），近期亦研究用于MODIS的一些云识别与分类的方法，主要为以前方法的改造。
另一类是基于纹理的方法主要应用云影像的灰度空间分布特征。
纹理特征常以统计模型法、结构法、场模型法或频域/空域联合分析法来度量。
其中尤以传统的统计模型研究较多，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分矩阵（GLDM）、灰度差分矢量（GLDV）、和差直方图（SADH）等，新近提出的一些方法如场模型法中的分形分维、马尔可夫随机场方法，频域/空域联合分析法中的Gabor变换、小波变换等，有不少的研究成果报道。
1. 基于光谱特征的方法：主要有ISCCP方法、APLOOL方法、CO薄片法、CLAVR方法等。
ISCCP方法主要由Rossow(1989)Seze和Rossow(1991a)及RossowG和arder(1993)和等开发研制，检测方法中公用到窄的可见光波段（0.6）和红外窗区波段的资料。
它假定观测辐射办一自晴空和云两种情况（这两种大气状况相联系的辐射值变化并不相互重叠），把每一个像元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化时，定该像元点为云点。
因此算法依赖于阈值，阈值勤的大小就确定了晴空计值中不确定性的大小，当像元的车射值明显有别于晴空像元时，认为像元被云覆盖，但当像元部分被云覆盖时，会发生误判。
算法主要由有五部分组成：1 单一红外图像的空间对比试验。
2 三个连续红处图像的时间对比试验。
3可见光和红外图像的空间/时间的累计统计合成。
遥感图像纹理特征提取的研究
摘要随着遥感技术的快速发展，遥感图像已经广泛应用于工业、农业和军事等领域中。
其中，遥感图像分类是其重要组成部分。
遥感数据源的增多，人们对遥感数据处理分析方法和手段也在不断发展，新的分类特征及分类方法都在不断的涌现。
有效特征的提取及分类器的选取是决定分类效果的关键。
本文针对可见光遥感图像，采用纹理特征作为分类特征。
本文首先研究了传统的统计纹理特征如：共生矩阵纹理特征、灰度差分纹理特征、行程长度纹理特征、Tamura 纹理特征以及灰度信息特征的提取方法。
基于类内、类间方差标准，本文从所提取的统计纹理特征中选取出了具有较强分类能力的纹理特征作为有效分类特征。
接下来本文将与大多数哺乳动物的视觉表皮简单细胞的二维感受野模型具有相似的性质的Gabor滤波器引入到纹理特征的提取中。
本文详细介绍了Gabor滤波器的定义与构造方法，针对不同的遥感景物类别构造了对纹理有较强分类能力的Gabor滤波器。
对于Gabor滤波图像，本文以直方谱特征描述纹理，用于分类。
论文最后研究了最近邻分类器及神经网络分类器，并通过分类实验证实了Gabor滤波器结合直方谱特征的分类性能优于传统的统计纹理特征。
关键词：遥感图像分类纹理特征Gabor滤波器直方谱特征分类器AbstractWith the development of remote sensing technology, remote sensing images have been widely utilized in industry, agriculture and military affairs. Remote sensing classification is very important to all these applications. Now, many features and classifiers have been proposed. The extraction of efficient features and the selection of classifiers are pivotal for classification.This thesis employs texture features for remote sensing classification. The contents of this thesis could be summarized as follow. First, it introduces the definition of traditional statistical texture features such as: co-occurrence features, gray-level difference features, run-length features, Tamura features and gray-level information features. Based on the criterion of variances between & intra classes efficient features have been chosen among the extracted features. Secondly, The Gabor filter with the ability of simulating the biological vision has been used for texture features extraction. After the definition of Gabor filter and construction method, this thesis constructs series of Gabor filters with strong ability for classification. Spectrum histogram features has been applied to describe texture information of images processed by Gabor filters. Lastly, the thesis does some research on nearest neighbor classifiers and neural network classifiers and the experiment demonstrates that Gabor filter combined with spectrum histogram features yield higher accuracy than traditional statistical texture features.Key Words: Remote sensing classification Texture features Gabor filter Spectrum histogram features Classifiers目录摘要 (I)Abstract (III)1 绪论1.1 论文研究的背景和意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 论文研究内容 (4)1.4 论文的结构安排 (4)2 纹理特征2.1 纹理的一些基本概念 (5)2.2 纹理分析方法 (14)2.3 特征归一化策略 (15)2.4 (实验结果 (18)2.5 本章小结 (19)3 Gabor滤波器3.1 Gabor滤波器的提出 (20)3.2 Gabor滤波器的构造 (21)3.3 本章小结 (28)4 Gabor直方谱纹理特征4.1 Gabor方向选择通道 (29)4.2 直方图特征的提取 (30)4.3 Gabor直方谱特征的提取 (32)4.4 Gabor滤波器通道选择 (33)4.5 特征提取结果 (35)4.6 本章小结 (38)5 分类器5.1 K-近邻分类算法 (39)5.2 神经网络分类器 (41)5.3 本章小结 (45)6 实验结果 (46)7 全文总结与展望7.1 论文的主要研究内容 (48)7.2 论文的特色 (48)7.3 需要进一步研究的工作 (48)致谢 (49)参考文献 (50)附录1 攻读硕士学位期间发表的论文目录 (54)1 绪论1.1 论文研究的背景和意义遥感作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
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矩阵基本原理
• 共生矩阵法 或空间灰度级相关方法)能够反映亮度的 共生矩阵法(或空间灰度级相关方法 能够反映亮度的 或空间灰度级相关方法 分布特性，同时也可以反映具有同样亮度或接近亮度 分布特性， 的像素之间的位置分布特性， 的像素之间的位置分布特性，是一种基于图像灰度联 合概率矩阵的方法， 合概率矩阵的方法，是有关图像亮度变化的二阶统计 特征。 特征。 • 通过对图像灰度级之间二阶联合条件概率密度函数来 表达。 表达。
No.(0,0) No.(1,0) No.(2,0) No.(3,0) No.(0,1) No.(1,1) No.(2,1) No.(3,1) No.(0,2) No.(1,2) No.(2,2) No.(3,2) No.(0,3) No.(1,3) No.(2,3) No.(3,3)
矩阵特征
• 纹理图像中，在某个方向上相隔一定距离的一对 纹理图像中， 像元灰度出现的统计规律， 像元灰度出现的统计规律，应当能具体反映这个 图像的纹理特征， 图像的纹理特征，因此可以用一对像元的灰度共 生矩阵来描述这个统计规律。 生矩阵来描述这个统计规律。 • 有了灰度共生矩阵，可以根据矩阵的特点来分析 有了灰度共生矩阵， 图像的纹理。 图像的纹理。
关于纹理的描述
• 图像纹理可定性地用以下几种描述来表征： 图像纹理可定性地用以下几种描述来表征： 粗的、 平滑的、颗粒状的、随机的、 （粗的、细的 、平滑的、颗粒状的、随机的、 线状的、斑驳杂色的、不规则的或波纹状的）。 线状的、斑驳杂色的、不规则的或波纹状的）。 • 粗糙性和方向性是人们区分纹理时所用的两个 最主要的特性。 最主要的特性。
GLCM )
• 2、灰度游程长度法（Gray Level Run Length） ）
1、灰度共生矩阵 、灰度共生矩阵(Gray Level Cooccurrence Matrix, GLCM )
• 灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵，是通 灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵， 共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵 过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用 方法. 方法 • 它作为传统的图像纹理分析方法已广泛应用于 数字图像处理的许多领域，尤其是利用图像纹 数字图像处理的许多领域，尤其是利用图像纹 理特征值所表征的图像空间结构信息来改善遥 理特征值所表征的图像空间结构信息来改善遥 感图像的地学目标分类效果。 感图像的地学目标分类效果。
纹理分析的应用
•目标识别、 目标识别、 目标识别 •遥感图像分析 遥感图像分析 •医学图像分析 医学图像分析 •基于生物特征的身份鉴定 基于生物特征的身份鉴定
遥感图像分析
• 在遥感图像中，陆地、 在遥感图像中，陆地、 水域、小麦田、城市、 水域、小麦田、城市、 森林、 森林、山脉等也都具 有各自特定的纹理。 有各自特定的纹理。 • 通过分析遥感图像的 纹理特征， 纹理特征，可以进行 区域识别、 区域识别、森林识别 等。
• 由于灰度共生矩阵与方向有关，单一方向 由于灰度共生矩阵与方向有关， 的抽取会造成图像发生旋转时纹理特征发 生变化， 生变化， • 最显然的处理方式是在各个方向进行抽取， 最显然的处理方式是在各个方向进行抽取， 通常方向以45度为划分单位 依次为:0度 度为划分单位， 通常方向以 度为划分单位，依次为 度, 45度, 90度, 135度四个方向，分别代表东 度四个方向， 度 度 度四个方向 一西、东北一西南、南一北、东南一西北4 一西、东北一西南、南一北、东南一西北 个方向的共生矩阵， 个方向的共生矩阵，
4 1 4 1 2 2 4 1 4 1 4 1 2 2 2 1
1 3 2 3 4 2 3 2 1 2 2
2 2 1 2 2 3 2 3 1 4 1 2 2 3 3 3
3 4 2 1 3 4 1 4 3 4 3 2 3 4 1 3
1 1 3 3 2 2 4 1 3 4 3 3 4 3 1 1
2 3 1 4 1 4 1 3 2 2 1 4 4 3 3 3
3 2 3 2 3 1 2 2 3 2 1 4 3 3 3 2
No.(0,3) No.(1,3) No.(2,3) No.(3,3)
No.(0,2) No.(1,2) No.(2,2) No.(3,2)
d=1,东北西南向灰度共生矩阵 东北西南向灰度共生矩阵
0 0 2 2
No.(0,0) No.(1,0) No.(2,0) No.(3,0)
0 0 2 2
1 1 2 3
结构分析法
• 在已知纹理基元的情况下，根据图像纹理小区域 在已知纹理基元的情况下， 内的特征及其周期性排列的空间几何特征和排列 规则进行纹理分析。 规则进行纹理分析。 • 应用结构分析法首先要确定基元的形状和属性， 应用结构分析法首先要确定基元的形状和属性， 然后确定控制这些基元位置的空间关系。 然后确定控制这些基元位置的空间关系。 • 目前采用较多的结构分析法有形态学、拓扑等方 目前采用较多的结构分析法有形态学、 法。 • 结构分析法对纹理的宏观性和结构性描述较好， 结构分析法对纹理的宏观性和结构性描述较好， 但适应性远不如统计分析方法。 但适应性远不如统计分析方法。
d=1,东西向灰度共生矩阵 东西向灰度共生矩阵
No.(0,0) No.(0,1) No.(0,2) No.(0,3) No.(1,0) No.(1,1) No.(1,2) No.(1,3) No.(2,0) No.(2,1) No.(2,2) No.(2,3) No.(3,0) No.(3,1) No.(3,2) No.(3,3)
纹理的定义
定义二：纹理是在某一确定的图像区域中， 定义二：纹理是在某一确定的图像区域中， 相邻像素的灰度（或色调、颜色） 相邻像素的灰度（或色调、颜色）服从某 种统计排列形成的一种空间分布。 种统计排列形成的一种空间分布。 • 这一定义要求通过统计方法实现对纹理的 描述。特别适用于那些仅显示出“ 描述。特别适用于那些仅显示出“随机自 然性质”的纹理图像。 然性质”的纹理图像。
0 0 2 2
0 0 2 2
1 1 2 3
1 1 2 3
d=1,南北向灰度共生矩阵 南北向灰度共生矩阵
0 0 2 2
No.(0,0) No.(1,0) No.(2,0) No.(3,0)
0 0 2 2
No.(0,1) No.(1,1) No.(2,1) No.(3,1)
1 1 2 3
1 1 2 3
典型的纹理图像
• 纹理不仅 反映图像 的灰度统 计信息， 计信息， 而且反映 图像的空 间分布信 息和结构 信息
纹理的定义
• 图像纹理反映了图像灰度的性质及其空间 关系， 关系，是图像中一个重要而又难以描述的 特性。 特性。 定义一：纹理是某一确定的图像区域中， 定义一：纹理是某一确定的图像区域中，以 近乎周期性的种类和方式重复其自身的局 部基本模式。 部基本模式。纹理由基本模式及其规则排 列构成。 列构成。
灰度共生矩阵
0 0 2 2 0 0 2 2 1 1 2 3 1
No.(0,0) No.(0,1) No.(0,2) No.(0,3)
1 2 3
No.(1,0) No.(1,1) No.(1,2) No.(1,3) No.(2,0) No.(2,1) No.(2,2) No.(2,3) No.(3,0) No.(3,1) No.(3,2) No.(3,3)
空间/频率域联合分析法 空间 频率域联合分析法
• 主要是依据傅立叶频谱峰值所占的能量比 例将图像分类。 例将图像分类。 包括计算峰值处的面积、峰值处的相位、 包括计算峰值处的面积、峰值处的相位、峰 值与原点的距离平方等手段。 值与原点的距离平方等手段。
统计分析法
• 1、灰度共生矩阵(Gray Level Co- occurrence Matrix,
•
如果0度方向上的矩阵主对角线上元素全部为 ， 如果 度方向上的矩阵主对角线上元素全部为0， 度方向上的矩阵主对角线上元素全部为 这说明水平方向上灰度变化的频度高，纹理较细; 这说明水平方向上灰度变化的频度高，纹理较细 如果主对角线上的元素值很大， 如果主对角线上的元素值很大，表明水平方向上 灰度变化的频率低，说明纹理粗糙。 灰度变化的频率低，说明纹理粗糙。
纹理实例
• 纹理对我们并不陌生，从多光谱卫星图片 纹理对我们并不陌生， 到细胞组织的图像都可以看到纹理。 到细胞组织的图像都可以看到纹理。 • 日常生活中常见的砖墙、水磨石地、纺织 日常生活中常见的砖墙、水磨石地、 品及一些自然景物都有明显的纹理特征。 品及一些自然景物都有明显的纹理特征。 • 它反映了物体表面颜色和灰度的某种变化， 它反映了物体表面颜色和灰度的某种变化， 而这些变化又与物体本身属性相关。 而这些变3
No.(0,3) No.(1,3) No.(2,3) No.(3,3)
No.(0,1) No.(1,1) No.(2,1) No.(3,1)
No.(0,2) No.(1,2) No.(2,2) No.(3,2)
d=1,西北东南向灰度共生矩阵 西北东南向灰度共生矩阵
0 0 2 2 0 0 2 2 1 1 2 3 1 1 2 3
模型分析法
• 假定纹理是以某种参数控制的分布模型方 式形成的。通过模型参数来定义纹理， 式形成的。通过模型参数来定义纹理，通 过纹理图像的实现来估计模型参数， 过纹理图像的实现来估计模型参数，以参 数作为纹理特征，进行纹理分析。 数作为纹理特征，进行纹理分析。 • 常用的模型主要有自相关模型、自回归模 常用的模型主要有自相关模型、 随机场模型、 型、Markov随机场模型、分形模型等。 随机场模型 分形模型等。
• 图像的纹理特征可以用两种基本特征来描述， 图像的纹理特征可以用两种基本特征来描述， 基元和 即组成纹理的基元 基元之间的相互关系； 即组成纹理的基元和基元之间的相互关系； • 前者与局部灰度变化规律有关，它有一定的形 前者与局部灰度变化规律有关， 状和大小； 状和大小；后者则与由前者形成的空间结构相 关，基元的排列不同将会使图像的外观产生很 大的不同。 大的不同。 • 确定性纹理：纹理基元按某种确定性的规律组 确定性纹理： 比较规则，具有一定的周期性。 成，比较规则，具有一定的周期性。 • 随机性纹理：纹理基元按某种统计规律组成的， 随机性纹理：纹理基元按某种统计规律组成的， 随机、不规则。 随机、不规则。