基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱遥感影像纹理分割技术研究

摘要

遥感图像纹理信息丰富,需要进行有效的纹理特征描述.小波域隐马尔可夫树(HMT)模型提供了一种有效的纹理特征提取方法.简述了HMT模型及分割思想,并在此基础上针对多光谱遥感图像,探索更好的纹理描述方法.通过适当的数学变换,得到多光谱遥感影像在不同角度下的描述:H-S-I分量和最大主成分分量.研究比较各分量特性并应用HMT模型,得到不同分量下纹理分割结果.实验表明,利用多光谱信息可有效地提高分割质量.