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摘要:
在进行遥感图像特征提取时,由于图像分辨率发生多维变换,使得图像特征多且不明显,传统的提取方法只考虑两个图像特征变量之间的关联性,没有考虑图像特征维数间的关联,导致图像特征提取不准确的问题.为解决上述问题,提出SVM和多特征融合的遥感图像特征提取方法,将SVM和DS证据理论相结合,在对遥感图像进行预处理后提取图像特征并进行分类,在将分类结果为依据,构造基本概率指派,引入利用矩阵分析的DS融合算法简化决策级融合算法复杂度;利用特征接近度的多特征融合算法,将特征矢量与类原图形模式之间的吸引力组成接近度矢量作为融合特征完成遥感图像特征的提取.仿真结果表明,上述方法在图像提取过程中,对像素的精准度和像素提取速度都比传统方法有很大提高,具有较强的可行性.
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文献信息
篇名 基于多特征融合的遥感图像特征提取方法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 图像特征提取 多特征融合 矩阵分析 特征接近度 特征矢量
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 334-337
页数 4页 分类号 TP155
字数 4094字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙红岩 辽宁科技大学软件学院 8 20 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像特征提取
多特征融合
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特征接近度
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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