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Segmentation and classification of high spatial resolution images based on hölder exponents and variance

Geo-Spatial Information Science 2017年第1期20卷 39-45页

作者： Debasish Chakraborty Sourabh Singh Dibyendu Dutta Regional Remote Sensing Centre-East National Remote Sensing CentreISRONew TownKolkataIndia Department of Computer Science and Engineering SMITSikkimIndia

Pixel-based or texture-based classification technique individually does not yield an appropriate result in classifying the high spatial resolution remote sensing imagery since it comprises textured and non-textured regions.In this study,hölder exponents(hE)and variance(VAR)are used together to transform the image for measuring texture.A threshold is derived to segment the transformed image into textured and non-textured regions.Subsequently,the original image is extracted into textured and non-textured regions using this segmented image mask.Afterward,extracted textured region is classified using ISODATA classification algorithm considering hE,VAR,and intensity values of individual pixel of textured region.And extracted non-textured region of the image is classified using ISODATA classification algorithm.In case of non-textured region,hE and VAR value of individual pixel is not considered for classification for significant textural variation is not found among different classes.Consequently,the classified outputs of non-textured and textured regions that are generated independently are merged together to get the final classified image.IKONOS 1 m PAN images are classified using the proposed algorithm,and the classification accuracy is more than 88%.

关键词： high-resolution image texture segmentation hölder exponents variance contrast classification ISODATA

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