SAR影像多纹理特征提取方法对比与性能分析

本文《SAR影像特征提取的多纹理方法研究》由陈军、杜培军和谭琨合作完成，针对合成孔径雷达(SAR)影像特征提取的问题，探讨了多纹理分析在这一领域的应用。SAR是一种重要的遥感技术，其影像通常包含丰富的纹理信息，这对目标识别和理解至关重要。本文系统性地对比了几种主流的基于纹理的特征提取方法： 1. 小波多尺度特征提取：这种方法利用小波分析在不同尺度上分解SAR图像，捕捉图像细节的变化，有助于提取纹理特征。 2. 地统计学变差函数法：此方法通过测量像素间的空间变异性，揭示图像的结构和纹理模式。 3. 分形理论的盒子维提取：基于分形几何的概念，分析图像的复杂性和自相似性，提取不同尺度下的纹理特征。 4. 高斯-马尔可夫特征提取：这是一种基于概率模型的特征提取策略，适用于处理SAR图像中的不确定性。 5. 灰度共生矩阵提取：通过对图像中像素对出现频率的统计分析，揭示纹理的关联性和方向特性。 6. 基于概率统计模型的提取方法：这种方法利用统计学原理来估计纹理的概率分布，从而提取特征。 作者们通过将这些方法单独使用以及组合应用到SAR影像上，进行了一系列的纹理特征提取实验，并采用支持向量机(SVM)作为高效的分类器进行后续的图像分类。实验结果显示，对于单纹理的SAR图像，概率统计模型表现出良好的特征提取性能；而在处理具有多种纹理的图像时，结合灰度共生矩阵和分形理论的盒子维提取方法能够更有效地揭示图像的纹理特征。 该研究得到了国家自然科学基金、江苏省自然科学基金和国家测绘地理信息局重点实验室开放基金的支持。陈军的研究方向主要集中在全极化SAR遥感图像处理和机器学习在遥感影像分类中的应用。本文的工作不仅提供了深入理解SAR图像纹理特征提取的重要参考，也为后续的遥感数据分析和应用提供了实用的技术基础。 关键词：SAR、特征提取、纹理、小波变换、地统计学变差函数、灰度共生矩阵。这篇论文的中图分类号为TP751.15，反映了它在遥感科学和技术领域中的专业定位。