[发明专利]一种基于多特征融合的遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 201210043064.0 | 申请日： | 2012-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN102622607A | 公开（公告）日： | 2012-08-01 |
| 发明（设计）人： | 李士进;刘帅;邹阳;姜玲玲;洪凡荣;万定生;冯钧;朱跃龙 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 211000 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特征融合的遥感图像分类方法，包括以下步骤：步骤A、分别提取训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征；步骤B、分别利用训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征进行支持向量机训练，得到三个不同的支持向量机分类器；步骤C、对于未知的测试样本，分别提取其视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征，并利用步骤B中所得到的相应的支持向量机分类器进行类别预测，得到三组类别预测结果，然后采用加权综合法对三组类别预测结果进行综合，从而得到最终的分类结果。本发明进一步采用改进的词袋模型进行视觉词袋特征提取。相比现有技术，本发明可以获得更精确的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤A、分别提取训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征；步骤B、分别利用训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征进行支持向量机训练，得到三个不同的支持向量机分类器；步骤C、对于未知的测试样本，分别提取其视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征，并利用步骤B中所得到的相应的支持向量机分类器进行类别预测，得到三组类别预测结果，然后采用加权综合法对三组类别预测结果进行综合，从而得到最终的分类结果。
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