一种基于纹理的高分辨率遥感影像建筑区指数计算方法

摘要

本发明公布了一种基于纹理的高分辨率遥感影像建筑区指数的计算方法，包括以下步骤：对图像进行NSCT变换，形成多尺度多方向的子带系数，分别统计每个子带系数的局部纹理能量，并对其进行建筑区纹理增强计算以突出建筑区特征，然后从信息论角度定义视觉显著性，采用基于自信息最大化的视觉注意机制生成建筑区指数，指数值越大则表示其作为建筑区在人类视觉过程中具有较高的显著性。本发明充分考虑了高分辨率遥感影像中建筑区的特点，构建了多尺度多方向的建筑区纹理特征，并依据视觉注意过程计算指数描述建筑区，用该指数可以直观描述建筑区，对高分辨率遥感影像建筑区提取具有很好的效果，在较复杂的环境中也能保证提取的精度。

主权项

一种基于纹理的高分辨率遥感影像建筑区指数的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：计算原始影像的灰度影像，并对所述的灰度影像进行非下采样Contourlet变换，得到多尺度多方向高频子带系数；步骤2：分别对所述的每个尺度方向高频子带系数进行局部纹理能量统计，得到多尺度多方向的纹理特征，构成多尺度多方向的纹理特征向量；步骤3：对所述的多尺度多方向的纹理特征向量进行建筑区纹理特征增强计算，构成建筑区纹理特征向量；步骤4：对所述的建筑区纹理特征向量进行独立成分分析，得到每维特征都相互独立的建筑区纹理独立特征向量；步骤5：对所述的建筑区纹理独立特征向量进行联合概率密度估计，得到建筑区纹理独立特征向量联合概率；步骤6：对所述的建筑区纹理独立特征向量联合概率进行自信息计算，得到建筑区显著性指数；步骤7：对所述的建筑区显著性指数进行阈值分类提取，得到建筑区指数。