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国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (4): 26-32    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.04.05
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基于灰度共生矩阵的彩色遥感图像纹理特征提取
侯群群1, 王飞1,2, 严丽1
1. 西北农林科技大学资源环境学院, 杨凌 712100;
2. 中国科学院水利部水土保持研究所, 杨凌 712100
Extraction of color image texture feature based on gray-level co-occurrence matrix
HOU Qunqun1, WANG Fei1,2, YAN Li1
1. College of Resources and Environment, Northwest A & F University, Yangling 712100, China;
2. Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, Yangling 712100, China
全文: PDF(803 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

纹理在图像检索和分类中起着非常重要的作用。目前已有的纹理特征提取算法大多只能提取灰度图像的纹理特征,用于彩色图像的纹理特征提取算法则很少。参照对灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的分析方法,实验和分析了方向、距离、灰度级和窗口大小等参数对彩色图像GLCM纹理特征的影响,实现了基于GLCM的彩色图像纹理特征提取方法(color GLCM,CGLCM); 通过分析上述参数对角二阶矩、熵、对比度和相关性等4个纹理特征的影响规律,给出了合理的参数取值范围,优化了CGLCM方法。将CGLCM方法和GLCM方法进行对比的结果表明,用CGLCM方法计算的角二阶矩、熵、对比度和相关性等4个纹理特征的稳健性更好、鉴别能力更强。上述研究结果可为基于纹理信息的图像检索和分类提供参考。

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关键词 ETM+遥感数据线性构造分维值蚀变信息提取找矿预测    
Abstract

Texture plays a very important role in image retrieval and classification, and texture feature extraction has been a research hotspot. Most present existing texture extraction algorithms can be only used to calculate texture features of gray image. Texture extraction algorithm for color image is very few. Referring to the analytical method of gray level co-occurrence matrix (GLCM),the authors analyzed the influence law of parameters (direction,distance,grayscale,window size)on GLCM texture features of color image. A color image texture feature extraction method(color GLCM,CGLCM)based on GLCM was realized. Through analyzing the influence law of these parameters on four texture features(ASM(angular second moment),Entropy,Contrast,Correlation),a proper parameter value range was given and the CGLCM method was optimized. The results of comparing CGLCM method with GLCM method show that the four texture features calculated with CGLCM method have better robustness and identification capability. These results can provide reference for image retrieval and classification based on texture information.

Key wordsETM+ remote sensing data    linear structure    fractal dimension value    extraction of alteration information    prediction of mineral prospecting
收稿日期: 2012-12-26      出版日期: 2013-10-21
:  TP751.1  
基金资助:

国家自然科学基金资助项目"基于相同气候条件的人类活动对河流水沙影响定量评价——以黄土高原延河流域为例"(编号: 41171420)、中国科学院重点部署项目"黄土高原及周边沙地近代生态环境的演变与可持续性"课题之子课题"黄土高原可持续性评价与适应对策"(编号: KZZD-EW-04-07-04)和中荷联合主题研究项目"渭河流域水环境问题综合治理对策研究"(中国科学院对外合作重点项目,编号: GJHZ1018; Netherlands Organization for Scientific Research,OND1339291)共同资助。

作者简介: 侯群群(1986- ),女,硕士研究生,主要从事遥感影像信息提取方面的研究。E-mail: qenpei@163.com。 通信作者: 王飞(1971- ),男,副研究员,硕士生导师,主要从事水土保持环境效应评价与流域管理方面的研究。E-mail: wafe@ms.iswc.ac.cn。
引用本文:   
侯群群, 王飞, 严丽. 基于灰度共生矩阵的彩色遥感图像纹理特征提取[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(4): 26-32.
HOU Qunqun, WANG Fei, YAN Li. Extraction of color image texture feature based on gray-level co-occurrence matrix. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(4): 26-32.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.04.05      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I4/26
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