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针对基于光谱信息的遥感监督分类精度低以及分类结果中交界处错分和内部存在小面积图斑的问题,提出了一种结合图像纹理信息的监督分类方法和基于图像边缘信息的分类后处理方法。该方法首先利用彩色的灰度共生矩阵(color gray level co-occurrence matrix,CGLCM)提取图像的纹理信息,并将纹理图像结合原图像各个波段在ENVI 5.1平台下进行监督分类,然后采用Canny边缘检测算法提取原始影像的边缘图像,通过边缘信息对分类结果进行区域统计来改善分类结果。试验结果表明,辅以CGLCM纹理特征的监督分类方法可以有效地提高分类精度,相对于传统的监督分类方法,总Kappa系数提高了0.107 6,精度提高了8.53%。依据边缘信息对分类结果进行处理,有效保留原始影像边缘特征的同时,很好地滤除了分类结果中的小面积图斑。 相似文献
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基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像视觉存在对比度差\,分辨率低的缺点,以及传统的Retinex算法在对图像增强时往往会出现色彩恢复不协调,呈现泛白发灰现象,提出了一种多尺度Retinex算法与直方图均衡化相结合的新型遥感图像增强算法。首先对多尺度Retinex算法进行非线性全局改进,用于增强HSV色彩空间中的V分量,然后用直方图均衡化方法对RGB空间中三分量做同步增强处理。实验结果表明:与多尺度Retinex算法相比,算法增强后图像的均值可达到127,信息熵可提高29.5%,而且算法有效地解决了图像色彩恢复不协调和泛白发灰现象。 相似文献
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