資料介紹
針對高分辨率遙感影像場景的分類,受人類視覺系統(tǒng)從場景中提取匯總統(tǒng)計信息用于場景感知的啟發(fā),提出場景匯總統(tǒng)計特征提取方法。該方法提取場景的平均方向信息和視覺雜亂度,利用Cabor濾波器統(tǒng)計場景的平均方向信息,并基于視覺擁堵進行場景的雜亂度度量,然后將兩者組合在一起,形成基于匯總統(tǒng)計特征的復雜場景描述。在21類遙感數(shù)據(jù)集上的實驗表明,當訓練樣本和測試樣本各為50幅時,該方法的分類精度比Gist方法rj6.5%,比詞包模型(BOW)方法高3.22%,且計算簡單,同時與Cist相比,不需要人工干預。

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