Gabor滤波在高分辨率遥感图像居民地识别中的应用

"基于Gabor滤波方法的居民地识别分析" 本文探讨了在高分辨率遥感图像中，如何利用纹理特性进行居民地识别。针对"北京一号"小卫星全色遥感图像中的非城市区域居民地，通常具有显著的方向性纹理特征，研究者采用了一种扩充和改进的Gabor滤波方法进行信息提取。 Gabor滤波器因其多尺度、多方向的滤波特性，在纹理分析中表现出色。该方法首先运用Gabor滤波器提取图像的多尺度纹理特征集，这些特征能够反映图像的复杂性和细节。然后，通过多特征聚类算法，对提取的特征进行处理，实现图像的初步分割。然而，这种基于特征聚类的分割方式可能会导致一个问题：一个完整的居民地可能被分割成多个互有间隔的子区域，同时存在无用的小斑块和内部的小孔洞。 为了解决这些问题，研究者采用了形态学尺度空间融合技术。他们对居民地使用结构元素逐步增大的闭运算进行迭代融合，这一过程有助于合并分割出的不连续子区域，消除小斑块，并填补内部孔洞。在融合过程中，通过寻找具有“最长生存期限”的类别数量，即最稳定的状态，来确定最佳的类别数。最终，选取首次出现该类别数的分割结果作为最终的居民地识别结果。 在实际应用中，该方法被应用于延庆地区的小卫星影像，与共生矩阵纹理分析方法进行了对比实验。实验结果显示，该方法在居民地提取的准确性和效率上具有优势。 关键词涉及到高分辨率遥感图像的处理，居民地的识别，以及Gabor滤波技术的应用。这项工作突显了在没有多波段信息支持的情况下，纹理分析对于高分辨率遥感图像信息提取的重要性，特别是在居民地这样的复杂目标识别任务中。通过优化Gabor滤波和形态学处理，可以提高识别的准确性和完整性，对于遥感图像处理领域具有重要的理论和实践价值。