摘要
重点研究应用多门限检验方法识别中、高分辨率遥感图像上的小型地物。该方法首先通过基于知识特征的小波多分辨理论分割图像,得到目标所在区域。然后通过使用标准像素大小(30×30)的窗口提取图像中目标的7个不变矩特征,以此作为BP神经网络的输入向量。在得到目标的初步识别结果后,再利用“零片”三阶相关量特征[2]这一门限值对识别结果进行精确检验。实验结果表明,该方法对识别中、高分辨率遥感影像上的小型地物是一种有效的方法。
The emphasis of this paper is laid on the recognizing small target in medium or high resolution remote sensing images by using Multi - Invariant recognition method. The method consist of image segmentation based on knowledge-multiresolution analysis of wavelet theory, using moment invariant as the vectors of BP Neural Network, and using ＇0 slice＇ triple-correlation as a threshold for precise recognition. The experiment shows the effective results.
出处
《遥感信息》
CSCD
2005年第6期17-19,59,共4页
Remote Sensing Information
关键词
图像分割
小波多分辨率分析
不变矩
“零片”三阶相关量
BP神经网络
多不变性特征
image segmentation
multiresolution analysis of wavelet theory
moment invariant
triple-correlation
BP Neural Network
Muti-invariant feature
