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Rough wavelet granular space and classification of multispectral remote sensing image

机译:粗糙小波粒度空间及多光谱遥感图像分类

摘要

Shift-invariant wavelet transform with properly selected wavelet base and decomposition level(s), is used to characterize rough-wavelet granules producing wavelet granulation of a feature space for a multispectral image such as a remote sensing image. Through the use of the granulated feature space contextual information in time and/or frequency domains are analyzed individually or in combination. Neighborhood rough sets (NRS) are employed in the selection of a subset of granulated features that further explore the local and/or contextual information from neighbor granules.
机译:移不变小波与适当选择的小波基和分解级别(S)变换,用于表征制造用于多光谱图像的特征空间的小波造粒粗小波颗粒诸如遥感图像。通过使用粒状特征空间,可以分别或组合分析时域和/或频域中的上下文信息。在选择粒状特征的子集时采用邻域粗糙集(NRS),以进一步探索来自邻域颗粒的局部和/或上下文信息。

著录项

  • 公开/公告号US9152877B2

    专利类型

  • 公开/公告日2015-10-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SANKAR KUMAR PAL;SAROJ KUMAR MEHER;

    申请/专利号US201113265325

  • 发明设计人 SAROJ KUMAR MEHER;SANKAR KUMAR PAL;

    申请日2011-01-13

  • 分类号G06K9/62;G06K9/66;G06K9/46;G06T7/40;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 15:18:29

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