a document about texture filtering

以多光谱数据为原始数据，通过空间变换、滤波、融合、纹理及图像处理等手段，提取遥感图像多维、多尺度特征，最终建立面向目标检测、识别和分析的特征空间，并使用NASA的实测数据对方法的性能进行验证和分析。-Multi-spectral data to the original data, through space conversion, filtering tools, integration, texture and image processing, remote sensing images

提出一种基于可分离Gabor滤波的纹理分析新方法,该方法把传统的Gabor滤波器分解成为两个相互正交的低通和带通滤波器,以降低滤波运算量 并指出在正交分解条件不满足的情况下,通过旋转样本图像,解决Gabor滤波器在任意角度的正交分解问题。实验表明,新方法与传统方法相比,效率提高30 以上,并且准确率更高。-Proposed a new method of analysis based on separable Gabor filter texture, which the traditional

模糊分析的方法是用均一表面不确定性对原始图像进行模糊纹理滤波, 在滤波图像上计算空间均一不确定性,对不确定性进行模糊纹理光谱分析, 其光谱曲线直观地反映了多光谱遥感图像的纹理特征 通过采用不同的测量窗口,在不同的类别提取纹理样品进行实验。研究结果表明:多光谱遥感图像在小区域纹理特征不稳定,不同波段的纹理特征不同,不同类别的最小测量区域不同 模糊纹理分析的方法可用于图像分割。-Fuzzy analysis is to use a uniform surface uncertainty on the