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一种基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法
标题：基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法
摘要：
遥感图像分类是遥感技术中的关键问题，具有广泛的应用前景。本论文提出一种基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法，该算法通过将Wedgelet变换应用于遥感图像的特征提取和分类过程中，能够有效地提高遥感图像分类的准确性和效率。实验结果表明，该算法在不同类型的遥感图像上均能取得较好的分类效果。
关键词：遥感图像分类，Wedgelet变换，特征提取
1.引言
遥感图像分类是遥感技术中的重要研究方向之一，可以通过对遥感图像进行分类来获得地表覆盖信息，进而支持城市规划、环境监测和资源管理等领域的应用。传统的遥感图像分类算法主要基于统计特征和人工选择的特征进行分类，然而，这些方法往往难以获取图像整体的特征信息，且需要大量的人工参与。因此，如何提高遥感图像分类的准确性和效率是亟待解决的问题。
2.Wedgelet变换
Wedgelet变换是一种基于小波变换的局部特征提取方法，通过对图像进行局部分析，能够提取图像中的纹理和边缘信息。Wedgelet变换通过对图像的局部区域进行分块，并通过小波滤波器对每个小块进行变换，最终将局部特征表示为一组局部向量。由于Wedgelet变换的局部性和多尺度性质，该方法能够很好地捕捉遥感图像中的细节信息，对于遥感图像分类具有潜在的优势。
3.基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法
3.1数据预处理
在进行Wedgelet变换之前，需要对遥感图像进行预处理，例如去除噪声、调整图像的亮度和对比度等。
3.2Wedgelet变换特征提取
对于遥感图像的每个小区域，我们将其划分为多个相同大小的小块，然后对每个小块进行Wedgelet变换。具体而言，可以使用基于小波变换的快速Wedgelet算法进行变换。通过对每个小块的变换系数进行统计和特征提取，可以得到遥感图像的Wedgelet特征向量。
3.3特征选择和纹理提取
通过Wedgelet变换得到的特征向量维度较高，为了降低维度并提取更具有代表性的特征，可以使用特征选择算法和纹理特征提取方法。其中，特征选择算法可以根据特征的重要性进行特征选择，而纹理特征提取方法可以帮助提取图像纹理信息。
3.4分类器训练和分类
选取合适的分类器进行模型的训练和分类。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。可以通过交叉验证和其他评估方法来选择最佳的分类器，并使用训练集进行模型的训练和参数调优，最后使用测试集进行分类结果的评估。
4.实验结果与分析
在本研究中，我们选择了一些常见的遥感图像数据集进行实验验证，包括城市、农田和森林等不同类别的图像。实验结果表明，基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法能够有效地提取图像的纹理和边缘信息，提高遥感图像的分类准确性和效率。与传统方法相比，该算法具有较好的分类性能。
5.结论
本论文提出了一种基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法，通过将Wedgelet变换应用于遥感图像的特征提取和分类过程中，能够有效地提高遥感图像分类的准确性和效率。实验结果表明，该算法在不同类型的遥感图像上均能取得较好的分类效果。未来的工作可以进一步研究如何将其他特征提取方法与Wedgelet变换相结合，以提高遥感图像分类的性能。
参考文献：
[1]胡明博,王新玲.遥感图像分类的研究进展[J].遥感技术与应用,2016,31(3):429-438.
[2]谭华彬,张双会.一种基于Wedgelet变换的图像融合方法[J].光学技术,2019,45(5):616-624.
[3]孙安,等.基于遗传算法的遥感图像分类特征选择[J].电子测量与仪器学报,2018,32(12):1634-1642.