潘　远，王　卿

（1.华东交通大学土木建筑学院，江西南昌330013；2.中国瑞林工程技术有限公司建筑设计研究院，江西南昌330031）



结合粗糙集约简的纹理特征影像分类

潘远1，王卿2

（1.华东交通大学土木建筑学院，江西南昌330013；2.中国瑞林工程技术有限公司建筑设计研究院，江西南昌330031）

摘要：基于光谱特征的影像分类精度过低，不能满足生产的需要，所以研究利用其他辅助手段来提高遥感影像的分类成为未来发展的一个重要方向。使用灰度共生矩阵对研究影像进行纹理特征提取，得到8种纹理特征，然后利用粗糙集约简中的遗传算法对8种纹理特征进行纹理特征选择，最后得到一组最优组合；利用这一最优组合与原始影像融合产生新的影像，对新影像进行分类。通过实验对比分析证明，约简后的纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度。

关键词：粗糙集；约简；纹理特征；分类

在遥感图像分类研究中，通常把多光谱信息作为特征进行分类，但地物反射光谱特征非常复杂，受其它因素如含水性等的影响较大，而纹理主要反映了地物的影纹结构及其表面的粗糙度，因而纹理特征已经被逐渐应用于图像分类中[1]。

在遥感图像的分类过程中加入纹理信息是提高图像分类精度的重要方法之一[2]。灰度共生矩阵是一种用来分析图像纹理特征的重要方法，通过计算图像中有一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息[3]。……