[发明专利]一种基于多尺度CENTRIST特征的遥感场景分类方法在审
| 申请号： | 201810394618.9 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108805022A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 袁宝华;韩立新;勾智楠 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱桢荣 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度CENTRIST特征的高分辨率遥感场景分类方法，其步骤：首先将图像按照空间金字塔结构进行分解为子图像，然后对每个子图像采用多尺度CENTRIST算子提取每个尺度的CENTRIST特征，对每个尺度的CENTRIST特征进行融合，将这些子图像的多尺度CENTRIST特征进行串接形成该场景的全局特征表达，最后采用SVM算法进行分类。本发明能够实现对图像纹理信息的多尺度表达，提高分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 多尺度 子图像 场景分类 遥感 尺度 图像纹理信息 金字塔结构 高分辨率 全局特征 算子提取 分类 串接 图像 场景 分解 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度CENTRIST特征的遥感场景分类方法，其特征在于，包括训练阶段和测试阶段，所述训练阶段包括以下步骤：步骤1、采用空间金字塔将训练样本图像分解为若干训练子图像；步骤2、采用多尺度的CENTRIST分别提取每个训练子图像的CENTRIST特征；步骤3、针对每个训练子图像，将多尺度的CENTRIST特征串接起来形成该训练子图像的多尺度CENTRIST特征；步骤4、将每个训练子图像的多尺度CENTRIST特征进行串接，从而形成该训练样本图像的全局特征并对一个分类器进行训练，得到分类器模型；所述测试阶段包括以下步骤：步骤5、采用与步骤1相同的空间金字塔，将测试样本图像分解为若干测试子图像；步骤6、采用多尺度的CENTRIST分别提取每个测试子图像的CENTRIST特征；步骤7、针对每个测试子图像，将多尺度的CENTRIST特征进行串接，形成该测试子图像的多尺度CENTRIST特征；步骤8、对上述的每个测试子图像的多尺度CENTRIST特征串接形成整体特征并利用训练阶段获得的分类器模型进行分类。
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