[發明專利]一種基于紋理基元的遙感圖像分類方法

有效

• 申請號: 201410301138.5
• 申請日: 2014-06-26
• 公開（公告）號: CN104102928B
• 公開（公告）日: 2017-11-24
• 發明（設計）人: 楊衛東;劉婧婷;孫向東;王梓鑒;鄒臘梅;曹治國;黎云;吳洋
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 梁鵬

技術領域

本發明屬于遙感圖像處理技術領域，更具體地，涉及一種基于紋理基元的遙感圖像分類方法。

背景技術

隨著遙感成像技術的發展以及衛星可見光、多光譜和高光譜等多源影像成像分辨率的提高，高分辨率的遙感影像已經開始廣泛應用于各個領域。紋理作為場景的重要外觀特征，為視覺感知提供了重要信息。有研究表明，大范圍場景圖像中有80％的信息都是紋理信息，因此，紋理分析是描述圖像場景的重要手段。

傳統的紋理特征，例如共生矩陣、行程長度等，都是從信號與特征空間的角度人為地提取出來的，當場景圖像中各類景物的紋理非常復雜時，這些簡單的紋理特征受其表達能力所限，特征的分類性能就會下降。紋理的統計建模理論表明，只需要用很少幾個參數來描述紋理特征，就能為紋理提供簡練的表示，而且能把紋理分析問題轉化為一個明確的統計推理問題來處理。紋理基元(texton)就是這種統計推理中的常用統計單元，其描述了自然圖像中基本的微觀結構，包含圖像的幾何、形態和灰度信息，是能被人類視覺預先感知的原子信息。紋理基元描述了局部紋理特征，對整幅圖像中不同紋理基元的分布進行統計則可獲得圖像的全局紋理信息。將一幅圖像分解為簡單的紋理基元，不僅能壓縮圖像的維度，減少變量之間的相關性，更有利于圖像建模，而圖像建模是圖像分割和識別中不可或缺的一步。

常用的紋理基元提取方法都是基于濾波的方法，該方法來源于在神經生理學中被發現并被廣泛接受的多通道濾波機制。用一組方向和空間選擇的濾波器對紋理圖像進行濾波，得到每個像素塊的濾波響應向量，然后對這些濾波響應向量進行聚類，每個類別的代表向量就是一個紋理基元。常用的濾波器有Gabor濾波器、小波塔和濾波器組等。2009年，Manik Varma和Andrew Zisserman提出了一種基于統計的紋理分類方法(Manik Varma，Andrew Zisserman，“A Statistical Approach to Material Classification Using Image Patch Exemplars”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，31(11)，2032-2047，2009)，該方法不使用濾波器，而是直接使用每個像素點周圍的像素值作為特征，進而提取紋理基元。

在遙感影像獲取時，由于受到成像時相、天氣等變化參數的影響，所成的圖像往往對比度較小,特征不明顯。在這種情況下，即使采用灰度校正等預處理方法后，使用以上方法對同一場景在不同成像條件下所成的遙感圖像進行場景分類時，也很難消除各變化因素對圖像灰度的影響，導致典型地物間的特征不明顯，區分度變小，分類結果差別較大。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供一種基于紋理基元的遙感圖像分類方法，目的在于解決不同時相、不同大氣環境參數條件下，同一場景的光學遙感圖像的分類問題。

一種基于紋理基元的遙感圖像分類方法，包括以下步驟：

(1)選取N類地物的多個遙感圖像塊并分為第一訓練集和第二訓練集；

(2)對所述第一訓練集中屬于第i類地物的每個遙感圖像塊，提取其每個像素的n×n鄰域，其中i＝1,2,…,N，計算鄰域內每個像素的灰度值與中心像素灰度值的差值，所述差值經正向偏移后，按行重新排列得到n²-1維的鄰域特征向量，所述第i類地物所有遙感圖像塊的鄰域特征向量組成所述第i類地物的鄰域特征向量集合；

(3)對所述第i類地物的所述鄰域特征向量集合進行k-means聚類，得到的聚類中心作為所述第i類地物的紋理基元；

(4)對所述第一訓練集中所述N類地物的所有遙感圖像塊重復執行所述步驟(2)和(3)，得到所述N類地物中每一類地物的紋理基元，組成紋理基元字典；

(5)按照所述步驟(2)提取所述第二訓練集中每個遙感圖像塊的每個像素的鄰域特征向量，將得到的每個鄰域特征向量與所述紋理基元字典中的紋理基元逐一進行比較，用距離其最近的紋理基元標記各鄰域特征向量，統計標記后各紋理基元出現的頻數；

(6)對所述第二訓練集中每個遙感圖像塊的每個中心像素的灰度值進行分箱處理，得到各個箱子-紋理基元值對的頻數；

(7)統計所述第二訓練集中每個遙感圖像塊的中心像素-紋理基元二維聯合分布，得到所述第二訓練集中每個遙感圖像塊的紋理模型；