[发明专利]一种遥感图像场景分类方法

摘要

本发明公开了一种遥感图像场景分类方法。本发明方法根据图像中局部不变特征点的分布情况将图像先进行预分类，分为特征点分布均匀和特征点分布不均匀两类；然后，对特征点分布均匀的图像，利用颜色直方图与纹理特征融合的全局特征进行训练和分类，对特征点分布不均匀的图像，利用ScSPM（Sparse Coding Spatial Pyramid Matching，基于稀疏编码的空间金字塔匹配模型特征）局部特征进行训练和分类。相比现有技术，本发明在提高分类精度的同时降低了分类所需的时间。

主权项

一种遥感图像场景分类方法，包括训练阶段和测试阶段；其特征在于，所述训练阶段包括以下步骤：步骤1、提取各训练样本图像的局部不变特征，并根据局部不变特征点在图像中的密度分布情况将训练样本图像分为特征点分布均匀和特征点分布不均匀这两类；步骤2、提取特征点分布均匀的训练样本图像的全局特征，并对一个分类器进行训练，得到第一分类器；提取特征点分布不均匀的训练样本图像的局部特征，并对另一个分类器进行训练，得到第二分类器；所述测试阶段包括以下步骤：步骤3、提取测试样本图像的局部不变特征，并根据局部不变特征点在图像中的密度分布情况将测试样本图像分为特征点分布均匀和特征点分布不均匀这两类；步骤4、提取特征点分布均匀的测试样本图像的全局特征，利用第一分类器对其进行分类；提取特征点分布不均匀的测试样本图像的局部特征，利用第二分类器进行分类。