月表影像纹理特征的多尺度分析文献综述

文献综述

1.引言月表纹理差异是月球表面显著的特征，对月表不同区域不同尺度的纹理特征进行量化和分析，对深化认识月表地形地貌特征具有重要意义。

对于纹理的分析处理技术一直是存在于计算机视觉、图像检索、图像分析和图像处理等活跃研究领域。

这些研究内容的基础都建立在对于纹理特征提取的方法上。

在纹理分析领域中，从第一次出现纹理提取分析到现在已经过去几十年，经过各国研究者的共同努力，纹理特征提取的方法层出不穷。

比如著名的灰度共生矩阵(GLCM)、灰度行程长度法(graylevelrunlength)、自相关函数法等，而随着新的应用领域拓展和一些诸如分形理论、马尔可夫随机场(MRF)理论和小波理论等新理论的引入，纹理特征提取的研究获得了长足进步，但是仍旧有着很大的发展空间[7]。

在多尺度分割技术中，保证分割后对象间的异质性达到最大最为关键，该技术根据影像特征，选择一个合适的阈值进行分割，然后合并分割过程中产生的相似光谱信息。

在多尺度分割过程中，影像更容易分割，分割的影像范围更加精确。

因地物影像复杂且层次结构鲜明，影像观察建立在不同的尺度上，所以若要更加全面地反映对象特征，多尺度分割技术必不可少。

在在所收集相关文献的阅读整理过程中，本文选择了发展历史和应用范围比较广的灰度共生矩阵方法在纹理特征提取方面进行研究，并且使用多尺度分割方法来进行影像的分2.发展与现状当下基于灰度共生矩阵对影像纹理的分辨提取的研究中，已经出现了许多的应用和方向，并且在对于纹理特征的提取分割方面，多尺度分割方法也是在不断地更新应用。