利用地物的几何属性改进影像分类效果  

EXTRACTION OF GEOMETRIC ATTRIBUTES OF OBJECTS FOR IMPROVING IMAGE CLASSIFICATION

作　　者：关泽群[1] 刘继琳[1] 崔卫红[1] 

机构地区：[1]武汉测绘科技大学信息工程学院,武汉430079

出　　处：《国土资源遥感》2001年第1期31-35,共5页Remote Sensing for Land & Resources

基　　金：全国优秀博士论文基金资助!编号 199936

摘　　要：利用地物的几何属性修正分类 ,以避免分类中的光谱混淆问题。首先介绍了方向对称变换 ,然后给出了在监督学习确定尺度因子的基础上 ,利用方向对称变换提取空间物体的几何属性及利用这一属性改进分类结果的过程。在尺度因子和方向对称变换的计算中 ,还对多重影像的结合问题进行了探讨。实验结果表明 。This paper deals with the techniques for improving image classification by extracting geometric attributes of objects. In this paper, we first introduce one kind of symmetry transform called directional symmetry transform, which can provide more geometric information about objects. Based on it, we present one algorithm for improving image classification by determining scale factors relating to supervised learning. The results show that the number of the mixed pixels can be efficiently reduced by using the proposed method.

关 键 词：方向对称变换 尺度因子 几何属性 影像融合 地物 遥感图像分类 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]