基于Gabor纹理特征的遥感影像查询方法

纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位,可用于遥感影像的分类、目标识别、查询浏览和分割。本文探索了将一种Gabor小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种Gabor小波变换,从变换后的频域空间提取统计纹理特征,然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明,基于Gabor小波纹理特征的遥感影像查询方法优于广泛使用的基于空间灰度依

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基于 G b r a o纹理特征的遥感影像查询方法刘锋 (州交通大学电子与信息工程学院兰州 7 0 7 )兰 3 0 0

摘要纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位，用于遥感影像的分类、目识别，查询浏览和分割。本文探索了将一种可标 Ga o小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种 Ga o小波变换，变换后的频域空间提取统计纹理特征， br br从然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明，基于 Ga o小波纹理特征的遥感影像查询方法优干广泛使用的 br基于空间灰度依赖矩阵纹理特征的方法。关键词：纹理纹理分析遥感影像查询空间灰度依赖矩阵 G b r a o中图分类号： P 9 T 3l文献标识码： A文章编号：6 3 0 3 (0 7 l () 0 1 - 2 1 7 - 5 42 0 ) 0c一 0 0 5

1引言近年来，从海量遥感影像数据库中浏览，查询和检索的研究受到了相关领域的研究人员的热切关注，量遥感影像数据库的检索成海为当前遥感领域的一个研究热点 l。传统的 l l方法是首先将数据库中的每幅影像加注释文本，然后使用文本和关键字在基于文本的数据库管理系统中进行影像检索。这种查询方法存在耗时的人力和文字注解的多义性等缺陷 f1 3研究人员在上个世纪 9年代提出的基于 0内容的影像查询方法I 1服了这些缺陷。克在这种方法中，查询的依据是影像的视觉内容，例如形状、颜色、骨架和纹理等。根据纹理特征，可以从大型遥感影像数据库中快速浏览和高效检索感兴趣目标影像。应用于遥感影像查询的纹理分析方法非常少，空间灰度依赖矩阵纹理分析 (p t l G e— S ai r y a L v lD p n e c ti,S L M)是 e e e e d n e Ma r x G D t 种应用最为广泛的方法。然而，间灰度依空赖矩阵不能够抓住纹理基元形状方面的信息，对由大块区域基元组成的纹理效果欠佳；且而位移矢量的选择对这种方法的纹理描述性能有非常大的影响”。 1

近年来， ao滤波器纹理分析方法逐 G br 渐得到了纹理研究人员的关注，具有比较强的纹理描述能力。然而， a o纹理特征在遥感影 G br像分析中的应用的研究非常少，本研究探索了 G br a o纹理特征在遥感影像查询中的应用。文章组织如下： 2第节详细描述了 G b r a o纹理特征，实验部分在第 3中给出，节最后，第 4节得出了本文的结论。。一

图像 Ga O b r小波变化幅度的均值和标准方用设计好的 G b r a o滤波器去过滤图像，对过滤差。均值和方差可以分别用下式计算：后的图像再提取能量统计特征作为纹理特 (2 1) 征。Ma j n t n u ah和 Ma提出了一种非常有效的 G b r理表示。他们给出的二维 G b r ao纹 a o盯函数g x及其 F u ir (, ) o r变换形式 G t )别 e O,分为

的 Ga o b r函数，然后设计一种 G b r波器， a o滤

击 ( ) e{三“ W。+】 ( v=x一 f - ) v ) 5 ( p Z (, ) 其中 =1 2 c )=1 2￣ ) t zr, ( tz。 (通过对 g x合适的膨胀和旋转可以得到： ( )

Gbr a o纹理特征包括所有尺度和方向小波的均值和方差，例如，个方向和 4 6个尺度的纹理特征向量为：F=( C…, T 0 l a )。

3遥感影像纹理查询实验 3 1遥感影像数据 .在基于纹理特征的遥感影像查询和浏览实验中用到的遥感影像为一张香港卫星遥感影

gt X, a g t ) t(,, ( . ￣ k ) Y’

像，大小为 12 04×78 6像素。从这幅遥感影像图中的地物主要有三种自然地物： ()中可以看出， 6 水域和山区、人工地物城区。实验中遥感影像的查询和浏览是针对这三种地物的区域进行的。 3 2遥感影像数据的处理 .遥感图像可以用函数 G={ Xy)≤x ,≤Y≤y , l≤ l>

其中 a,7七为整数，>1 1, 1 x=(-( XS’ I, XC} n+jsn ,i ), J=n ( i+yC S,,一 -xsn O ) 0=h/ K, _ i/,"黾方向的总数，比例因子 a是为了确保函数的能量独立干 i。对于个方向和 S 7 1个尺度，

可以获得 K×S个 Ga o b r滤波器。滤波器组的设计非常重要，不同的 G b r a o滤波器过滤后的图像之间容易产生冗余信息，消除冗余信息的过滤器参数和，可以通过下式计算：

“:I } t l j t I h J =

( ).一1 U

来表示，中 X和 Y为遥感图像的维度。查其询模式子图用函数 Q={( .,l q j:≤x≤A,≤,≤_ ) l’ v}来表示，中和Ⅳ为查询子图的维度。遥其感影像中的查询和浏览的任务就是从遥感影像中查询或浏览出与一幅感兴趣的查询子图相似程度的度量是纹理特 1 p相似的一些子图，征。遥感影像中的一块区域 P与查询模式 p ()之间的相似度可以通过它们之间的纹理差异 8 来度量，即可以用下式来计算：

2Gbr ao纹理特征空域的复数 G b r a o函数可以定义为： g(=sxj) (, ) xj: (,ll Xj )’ = x (( x+ry):e pj 2。 o+p)’ e p一口 ( == ) x ( (‘— K

盯“

■—一I2+ )2 4 n 1

k v 9 )

d PQ) ?P) Q ) (,=哦’, ) ( (

= tn a ——

()盯去

其中为某种纹理特征算子。实验中将遥感影像非重叠无缝划分成与查询子图同样大小的子图，划分后的一幅模式子图可以表示为：

x) b( Y) ) o o ) 0 2;

( 1 )

2 n2 1

其中 ) (是一个复数正弦曲线函数，是虚部单位=√ 1 (o ) P分别是这个， l,I,和 - I

() 22 1c nr] 2 ￣

( 1 0 )

( )‘+一 , (—1v Y=/ ( 1+, ) ) ( 7 .

其中肼 1 . .…。图 l出了根据公式 2给 () G b r 4中 a o函数和公式() 1) 7一 0中的参数值设 (正弦曲线函数的空间频率和相位，在极坐标下计的一组 G b r a o滤波器的频域响应分布，图中可以表示为幅度和方向：考虑了 6个方向和四个尺度，共有二十四个滤波器。给定一幅图像 e/ , 1 j:= ,,:’,,, ),=( (, ) ( 12… ,=12… y )厂， w (,是一个二维的高斯形

状函数， ) 其中和 y为图像的维度。G b r a o小波变换 ( . )函数的峰，和 b X是 o a是高斯的尺度参数，可以定义为：下标表示一个旋转操作 (—x):(一 )o 0 j y )i 0 X o, c s+(一 o s,, n J (, J Y ( Y Yd‘1厂‘ ‘~‘ ( )—, ) r 1 ( Y—Y )—X)i。,:( 0s n0+( ) O 0 Y一 C S ( ) 3其中+复数共轭， a o纹理特征包括为 Gbr G b r理表示方法就是选用某一特定 a o纹 =

。 nI 1 ( “ 2\ )

其中i,为子图索引，和Ⅳ为模式子图 7力 1 的维度。 33实验中用于比较的纹理描述方法 .空间灰度依赖矩阵16 5I,在纹理分析在遥感影像分析中的应用非常广泛，其纹理描述效果得到了众多纹理研究人员的认可，实验中选用这种方法来比较。C n e s Ha lw'建议 onr和 r o I的能量 ( e gY, E t o Y, ER r )熵( n r P )相关性 ( o r lto )逆差距 ( v r e ifr n C r ea in, I e s D fe e t n Mo n) me t和对比度( o t s等五个常用的特 C nr t a)征用于实验。实验中我们考虑了四个方向(, 0 l ,

和 ) 5尺度的 d,=l…,。对和 d, 5

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