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特征提取是什么（特征提取技術(shù)包括哪些）

2022-05-09 17:08:50 互聯(lián)網(wǎng) 來源：
導(dǎo)讀 1、特征提取技術(shù)包括哪些2、特征提取技術(shù)包括：3、1 主成分分析法。主成分分析(PCA)又稱K-L變換，是一種基于統(tǒng)計(jì)特征的多維(如多帶)正交線

1、 特征提取技術(shù)包括哪些

2、 特征提取技術(shù)包括：

3、 1.主成分分析法。主成分分析(PCA)又稱K-L變換，是一種基于統(tǒng)計(jì)特征的多維(如多帶)正交線性變換，也是遙感數(shù)字圖像處理中最常用的變換算法。線性變換法提取特征的目的是從高維數(shù)據(jù)空間中生成一個(gè)合適的低維子空間，使數(shù)據(jù)在這個(gè)空間中的分布能夠在最優(yōu)意義上描述原始數(shù)據(jù)。主成分分析(PCA)是應(yīng)用最廣泛的線性變換方法，它產(chǎn)生一個(gè)新的圖像序列，使圖像按照信息量(或方差)從高到低排列，圖像之間的相關(guān)性基本消除。前幾個(gè)主成分可以用來表達(dá)原始數(shù)據(jù)中的絕大部分信息含量，是最小均方誤差意義下信息含量的最優(yōu)解。

4、 2.基于遺傳算法的特征提取?；谶z傳算法的特征提取是一種低階特征提取算法，結(jié)合了遺傳算法的子空間搜索功能。它不僅包括光譜特征提取功能，而且結(jié)合空間濾波和增強(qiáng)來提取其他特征。通過評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)，并對(duì)染色體應(yīng)用選擇、雜交和變異等遺傳算子，產(chǎn)生一個(gè)理論上比上一代更可行的解。重復(fù)種群的遺傳操作過程，直到找到最優(yōu)或次優(yōu)解。由于特征空間的復(fù)雜性，有時(shí)這種方法并不一定有效。此外，類似于多項(xiàng)式擬合的技術(shù)具有一定的局限性，它不能有效地表達(dá)特征空間中隱藏的頻率信息。

5、 3.灰度共生矩陣法。共生矩陣又稱灰度空間相關(guān)矩陣，是一種常用的紋理特征提取方法。它是一幅圖像中兩個(gè)像素灰度級(jí)聯(lián)合分布的統(tǒng)計(jì)形式，能更好地反映紋理灰度級(jí)的相關(guān)規(guī)律。圖像灰度共生矩陣反映了圖像灰度的方向、相鄰間隔和變化幅度的綜合信息，是分析圖像局部模式結(jié)構(gòu)及其排列規(guī)律的基礎(chǔ)。利用灰度共生矩陣，可以分析圖像的紋理。

6、 4.紋理能量法?；谝粚?duì)像素或其鄰域的灰度組合分布的紋理測(cè)量方法通常稱為二階統(tǒng)計(jì)分析法?；叶裙采仃囀且环N典型的二階統(tǒng)計(jì)分析方法。但如果僅僅依靠單個(gè)像素及其鄰域的灰度分布或某些屬性來進(jìn)行紋理度量，該方法稱為一階統(tǒng)計(jì)分析法。顯然，一階方法比二階方法簡(jiǎn)單。一些一階分析方法用于紋理分類，其精度優(yōu)于二階方法。Laws的紋理能量度量方法是一種典型的一階分析方法，也是一種眾所周知的通過算子計(jì)算紋理特征的方法。

7、 5.空間自相關(guān)函數(shù)法。紋理通常由地面物體表面結(jié)構(gòu)的粗糙度來描述。粗糙度是紋理的重要特征，其粗糙度與局部結(jié)構(gòu)的空間重復(fù)周期有關(guān)。周期大的紋理粗，周期小的紋理細(xì)?？臻g自相關(guān)函數(shù)是計(jì)算紋理測(cè)度的基本方法。紋理變化的趨勢(shì)是，值小的紋理測(cè)度表示紋理細(xì)，值大的紋理測(cè)度表示紋理粗。

8、 6.波變換和小波包變換。以往的紋理分析缺乏對(duì)不同尺度紋理的有效分析，而Gabor濾波器和小波變換可以克服這一缺點(diǎn)。小波變換繼承和發(fā)展了Gabor變換，不僅使時(shí)頻窗口移動(dòng)，而且隨著窗口中心頻率的變化自動(dòng)調(diào)整窗口形狀。它的主要特點(diǎn)是高頻時(shí)時(shí)間分辨率高，低頻時(shí)頻率分辨率高，具有“聚焦”特性，因此也被稱為“數(shù)字顯微鏡”。小波包變換是小波變換的推廣，其理論和算法都是基于小波變換的

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