纹理度量的图像分割

资 源 简 介

纹理度量的图像分割

详 情 说 明

基于纹理度量的图像分割是一种常用于遥感图像分析的技术，其核心思想是通过提取图像中的纹理特征，结合聚类算法（如K-means）实现像素分类。纹理特征能够捕捉图像局部区域的灰度变化、方向性和周期性等特性，适用于地物分类、森林覆盖检测等遥感应用场景。

在具体实现中，首先需计算图像的纹理指标，例如灰度共生矩阵（GLCM）的对比度、能量、熵等统计量。这些特征可以表征像素邻域内的纹理模式。随后，利用K-means算法对提取的纹理特征进行无监督聚类，将相似纹理的像素归为同一类别，最终实现图像分割。

这种方法避免了传统阈值分割对全局灰度信息的依赖，尤其适用于地物边界模糊或光照不均的遥感图像。不过，K-means的聚类效果受初始中心点影响，可能需要结合主成分分析（PCA）降维或多次迭代优化结果。