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1、 特征提取技术包括哪些
2、 特征提取技术包括：
3、 1.主成分分析法。主成分分析(PCA)又称K-L变换，是一种基于统计特征的多维(如多带)正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的变换算法。线性变换法提取特征的目的是从高维数据空间中生成一个合适的低维子空间，使数据在这个空间中的分布能够在最优意义上描述原始数据。主成分分析(PCA)是应用最广泛的线性变换方法，它产生一个新的图像序列，使图像按照信息量(或方差)从高到低排列，图像之间的相关性基本消除。前几个主成分可以用来表达原始数据中的绝大部分信息含量，是最小均方误差意义下信息含量的最优解。
4、 2.基于遗传算法的特征提取。基于遗传算法的特征提取是一种低阶特征提取算法，结合了遗传算法的子空间搜索功能。它不仅包括光谱特征提取功能，而且结合空间滤波和增强来提取其他特征。通过评估适应度函数，并对染色体应用选择、杂交和变异等遗传算子，产生一个理论上比上一代更可行的解。重复种群的遗传操作过程，直到找到最优或次优解。由于特征空间的复杂性，有时这种方法并不一定有效。此外，类似于多项式拟合的技术具有一定的局限性，它不能有效地表达特征空间中隐藏的频率信息。
5、 3.灰度共生矩阵法。共生矩阵又称灰度空间相关矩阵，是一种常用的纹理特征提取方法。它是一幅图像中两个像素灰度级联合分布的统计形式，能更好地反映纹理灰度级的相关规律。图像灰度共生矩阵反映了图像灰度的方向、相邻间隔和变化幅度的综合信息，是分析图像局部模式结构及其排列规律的基础。利用灰度共生矩阵，可以分析图像的纹理。
6、 4.纹理能量法。基于一对像素或其邻域的灰度组合分布的纹理测量方法通常称为二阶统计分析法。灰度共生矩阵是一种典型的二阶统计分析方法。但如果仅仅依靠单个像素及其邻域的灰度分布或某些属性来进行纹理度量，该方法称为一阶统计分析法。显然，一阶方法比二阶方法简单。一些一阶分析方法用于纹理分类，其精度优于二阶方法。Laws的纹理能量度量方法是一种典型的一阶分析方法，也是一种众所周知的通过算子计算纹理特征的方法。
7、 5.空间自相关函数法。纹理通常由地面物体表面结构的粗糙度来描述。粗糙度是纹理的重要特征，其粗糙度与局部结构的空间重复周期有关。周期大的纹理粗，周期小的纹理细。空间自相关函数是计算纹理测度的基本方法。纹理变化的趋势是，值小的纹理测度表示纹理细，值大的纹理测度表示纹理粗。
8、 6.波变换和小波包变换。以往的纹理分析缺乏对不同尺度纹理的有效分析，而Gabor滤波器和小波变换可以克服这一缺点。小波变换继承和发展了Gabor变换，不仅使时频窗口移动，而且随着窗口中心频率的变化自动调整窗口形状。它的主要特点是高频时时间分辨率高，低频时频率分辨率高，具有“聚焦”特性，因此也被称为“数字显微镜”。小波包变换是小波变换的推广，其理论和算法都是基于小波变换的
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