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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing >Spectral texture pattern matching: a classifier for digital imagery
【24h】

Spectral texture pattern matching: a classifier for digital imagery

机译：光谱纹理图案匹配：数字图像分类器

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Because of the difficulty of specifying general criteria for texture features, automated image analysis in the field of remote sensing has been largely restricted to the spectral domain. An algorithm that integrates spectral and textural information in the classification process is presented. The procedure is capable of classifying a region of arbitrary shape and size and operates effectively near class boundaries. Except for the requirement of user-defined training data, the algorithm can be completely automated. For all accuracy measures tested, the classification accuracy of the spectral texture pattern matching algorithm was higher for most classes than that of the maximum-likelihood classifier. Furthermore, errors with the spectral/textural algorithm are largely confined to omission, which gives a high degree of confidence to the classified pixels.
机译：由于难以指定纹理特征的一般标准，因此遥感领域的自动图像分析已大大限于光谱领域。提出了一种在分类过程中整合光谱和纹理信息的算法。该程序能够对任意形状和大小的区域进行分类，并且可以在类边界附近有效地进行操作。除了需要用户定义的训练数据外，该算法可以完全自动化。对于所有测试的精度度量，大多数类别的光谱纹理图案匹配算法的分类精度均比最大似然分类器的分类精度更高。此外，光谱/纹理算法的误差主要限于遗漏，这为分类后的像素提供了高度的置信度。

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