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1、 特征提取技術包括哪些
2、 特征提取技術包括：
3、 1.主成分分析法。主成分分析(PCA)又稱K-L變換，是一種基于統(tǒng)計特征的多維(如多帶)正交線性變換，也是遙感數(shù)字圖像處理中最常用的變換算法。線性變換法提取特征的目的是從高維數(shù)據(jù)空間中生成一個合適的低維子空間，使數(shù)據(jù)在這個空間中的分布能夠在最優(yōu)意義上描述原始數(shù)據(jù)。主成分分析(PCA)是應用最廣泛的線性變換方法，它產(chǎn)生一個新的圖像序列，使圖像按照信息量(或方差)從高到低排列，圖像之間的相關性基本消除。前幾個主成分可以用來表達原始數(shù)據(jù)中的絕大部分信息含量，是最小均方誤差意義下信息含量的最優(yōu)解。
4、 2.基于遺傳算法的特征提取。基于遺傳算法的特征提取是一種低階特征提取算法，結(jié)合了遺傳算法的子空間搜索功能。它不僅包括光譜特征提取功能，而且結(jié)合空間濾波和增強來提取其他特征。通過評估適應度函數(shù)，并對染色體應用選擇、雜交和變異等遺傳算子，產(chǎn)生一個理論上比上一代更可行的解。重復種群的遺傳操作過程，直到找到最優(yōu)或次優(yōu)解。由于特征空間的復雜性，有時這種方法并不一定有效。此外，類似于多項式擬合的技術具有一定的局限性，它不能有效地表達特征空間中隱藏的頻率信息。
5、 3.灰度共生矩陣法。共生矩陣又稱灰度空間相關矩陣，是一種常用的紋理特征提取方法。它是一幅圖像中兩個像素灰度級聯(lián)合分布的統(tǒng)計形式，能更好地反映紋理灰度級的相關規(guī)律。圖像灰度共生矩陣反映了圖像灰度的方向、相鄰間隔和變化幅度的綜合信息，是分析圖像局部模式結(jié)構及其排列規(guī)律的基礎。利用灰度共生矩陣，可以分析圖像的紋理。
6、 4.紋理能量法?；谝粚ο袼鼗蚱溧徲虻幕叶冉M合分布的紋理測量方法通常稱為二階統(tǒng)計分析法?；叶裙采仃囀且环N典型的二階統(tǒng)計分析方法。但如果僅僅依靠單個像素及其鄰域的灰度分布或某些屬性來進行紋理度量，該方法稱為一階統(tǒng)計分析法。顯然，一階方法比二階方法簡單。一些一階分析方法用于紋理分類，其精度優(yōu)于二階方法。Laws的紋理能量度量方法是一種典型的一階分析方法，也是一種眾所周知的通過算子計算紋理特征的方法。
7、 5.空間自相關函數(shù)法。紋理通常由地面物體表面結(jié)構的粗糙度來描述。粗糙度是紋理的重要特征，其粗糙度與局部結(jié)構的空間重復周期有關。周期大的紋理粗，周期小的紋理細?？臻g自相關函數(shù)是計算紋理測度的基本方法。紋理變化的趨勢是，值小的紋理測度表示紋理細，值大的紋理測度表示紋理粗。
8、 6.波變換和小波包變換。以往的紋理分析缺乏對不同尺度紋理的有效分析，而Gabor濾波器和小波變換可以克服這一缺點。小波變換繼承和發(fā)展了Gabor變換，不僅使時頻窗口移動，而且隨著窗口中心頻率的變化自動調(diào)整窗口形狀。它的主要特點是高頻時時間分辨率高，低頻時頻率分辨率高，具有“聚焦”特性，因此也被稱為“數(shù)字顯微鏡”。小波包變換是小波變換的推廣，其理論和算法都是基于小波變換的
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