影像对象特征分析：平均值、亮度与邻域差异

"该资源是一份关于挪威stim300惯性测量组合的中文手册，主要探讨了在图像识别和分析中的对象特征，包括图层的平均值、亮度、标准差和贡献率，以及对象与邻域之间的平均差分等特征。这些特征用于衡量影像对象的特性，并在易康(eCognition)软件中用于分类和分析。" 在图像分析和对象识别中，特征提取是至关重要的一步。本手册着重介绍了几种关键的特征，这些特征对于理解和处理遥感影像对象具有重要意义。 1. **平均值（mean）**：平均值是指影像对象所有像素在特定图层上的值的平均，它反映了该对象在该图层的整体亮度或强度水平。平均值的计算基于数据的比特位数，例如，8比特数据的平均值范围在0到255之间。 2. **亮度（Brightness）**：亮度是通过将影像对象所有光谱层的平均值相加再除以图层数量得到的，它代表了对象的整体光谱特性。用户可以通过“Define Brightness”对话框选择哪些图层包含光谱信息。同样，亮度的范围也是0到255（对于8比特数据）。 3. **标准差（StdDev）**：标准差测量的是图层值的离散程度，它能反映影像对象内部的变异性和均匀性。标准差的大小不受比特位数限制，但通常会基于实际数据的分布来确定。 4. **贡献率（Ratio）**：贡献率是指特定图层的平均值占所有光谱层平均值总和的比例，用于评估该图层对整体光谱特征的贡献。合理的贡献率结果仅适用于包含光谱信息的图层，其值域限定在0到1之间。 5. **对于邻域的平均差分（Mean Diff. to Neighbors）**：这是计算影像对象与其相邻对象间图层平均值差异的统计量，权重可能基于边界长度或邻域面积。这个特征可以揭示对象之间的边界特性，比如变化或连续性。 6. **对于邻域的平均差分（绝对值）（Mean Diff. to Neighbors (abs)）**：与前一个特征类似，但计算的是绝对值，这可以去除差异的正负号，强调对象间的绝对亮度差异。 7. **对于较亮邻域的平均差分（Mean Diff. to brighter Neighbors）**：此特征专注于与较亮邻域的差异，可能用于识别光照不均匀或地形变化的情况。 这些特征在eCognition等遥感图像分析软件中用于对象分类和决策树构建，帮助用户识别、区分和理解地表特征。通过对这些特征的理解和应用，分析者可以更精确地进行地物识别、变化检测和环境监测等工作。