基于纹理分布特征的高光谱图像模糊区域识别

摘要

针对图像模糊区域识别效果差、速度慢问题，提出一种基于纹理分布特征的高光谱图像模糊区域识别方法。采用加权平均值将高光谱图像灰度化处理，将处理后图像各像素点看成纹理基元，使用自相关函数、核函数，提取图像纹理特征；利用Lagrange函数找到最佳分类平面，采用Kuhn-Tucker条件确定分类平面的权重系数，根据支持向量及其相关参数得到最佳分类判别函数，最终将纹理特征分为模糊与正常纹理两部分，完成图像模糊区域识别。实验结果表明，所提方法能够精准提取纹理分布特征，且图像模糊区域识别效率高、精度好，可广泛使用。

关键词

高光谱图像 / 纹理特征 / 纹理基元 / 自相关函数 / 支持向量机 / 模糊区域识别