综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。

采用共生矩阵的纹理特征提取方法

共生矩阵是一种常用的纹理特征提取方法,针对其易受噪声和图像中实体方向变化的影响等问题,提出一种新型共生矩阵纹理特征提取方法.该方法将傅里叶变换应用于原始图像,利用频域信息确定显著方向集合,把共生矩阵方法应用于显著方向集合以提取纹理特征.在进行图像匹配时,先在显著方向集合间进行相似度计算,后在纹理特征向量间进行相似度计算,显著方向集合中元素的显著性作为权重被引入纹理特征向量间的计算.实验结果表明,与传统共生矩阵方法相比,该方法针对有向纹理和无向纹理均具有较好的性能.