基于韦伯局部描述符的高分辨率遥感影像纹理分类
计算机视觉与模式识别
2021-04-20 v1
摘要
传统的图像分类技术应用于高空间分辨率数据时往往产生不尽人意的结果，因为高分辨率图像中的地类在光谱上并不均质。纹理为这类图像的分类提供了另一种信息来源。本文评估了最近提出的一种计算简单的纹理度量——韦伯局部描述符（Weber Local Descriptor, WLD），用于高分辨率 QuickBird 全色数据的分类。我们将 WLD 与最先进的纹理描述符（TD）进行比较，包括局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）及其旋转不变版本 LBPRIU。我们还研究了引入 VAR（一种捕捉亮度变化的 TD）是否能提高 LBPRIU 和 WLD 的精度。我们发现 WLD 通常比我们所考察的其他 TD 产生更准确的分类结果，并且对参数变化也更鲁棒。我们实现了一种计算 WLD 的优化算法，使得该技术在计算时间上切实可行。总体而言，我们的结果表明 WLD 是一种用于高分辨率遥感数据分类的有前景的方法。
引用
@article{arxiv.2104.08899,
title = {Texture Based Classification of High Resolution Remotely Sensed Imagery using Weber Local Descriptor},
author = {Decky Aspandi-Latif and Sally Goldin and Preesan Rakwatin and Kurt Rudahl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08899},
year = {2021}
}