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第 8 第 5 卷 期 
2 0 年 9月  04

遥  感  学  报 
J oURNAL    OF REM OTE S ENSI NG 

Vo .8.No.5 1  
S p. 0 4 e ,2 0  

文章 编 号 :10 —6 9 2 0 )50 5 —7 0 74 1 ( 0 4 0 — 80   4

利 用 纹 理 分 析 方 法 提 取 T 图像 信 息  M
姜青香 , 刘慧平 
( 京 师 范 大 学 地 理 学 与 遥 感 科 学 学 院 , 京  107 ) 北 北 0 85 



要 : 以 北 京 市 丰 台 区 为 试 验 区 , 用 纹 理 分 析 方 法 对 高 分 辨 率 图像 的纹 理 信 息 进 行 分 析 , 取 统 计 指 标    采 选

熵 , 过 确 定 熵 的最 佳 阈 值 , 行 边 界 匹配 和 图 像 的分 割 , 光 谱 混 淆 地 物 菜 地 和 耕 地 分 割 开 来 , 后 将 此 分  通 进 将 然 割结 果 与 T 图 像 分 类 结 果 进 行 叠 合 , 到 最 终 的分 类结 果 。并 将 该 结 果 与 最 大 似 然 分 类 结 果 以 及 单 纯 依 靠  M 得 纹 理 特 征 得 到 的 分 类 结 果 进 行 了 对 比 。试 验 结 果 表 明 : 纹 理 分 析 方 法 应 用 于 图 像 分 类 中 可 区 分 光谱 混 淆 的  将 地 类 , 谱 与 纹 理 特 征 结 合 得 到 的 分 类 精 度 要 远 高 于 单 纯 光 谱 和单 纯 纹 理 的 分 类 精 度 。 光   关 键 词 : 最 大 似 然 分 类 法 ; 理 分 析 ; 度 共 生 矩 阵 ; 值 法    纹 灰 阈
中 图 分 类 号 : Ty 1 1 f5. 7   文献 标 识 码 : A  

并 已有成 熟 的算 法与 实例 , 如曹 燕等 介绍 了 3种计 算 

1 引   

言 

影像 分 维值 的算法 和数学模 型 , 取 T 选 M图像 上 18   2×
18像 元 的子 区 域 进 行 试 验 , 取 居 民地 、 矿 、 2 提 煤 植  被 和 山 区 4种地 物 , 结果 表 明 , 合运 用 3种 方 法 进  综 行 纹 理 分 析 能 得 到 满 意 的 结 果 , 取 精 度 达  提
7 6% _J 5. 7  


在 自然 资源 调 查 中 , 遥感 图像 已成 为重 要 的空 

间数 据源 , 中 T 图像 信 息 是进 行 土地 利 用 / 盖  其 M 覆
变 化 动态 监测 的重 要依 据 _ 。 常 规 提取 T 图像 信  l j M 息 的最 大 似 然 分类 法 是基 于地 物 光谱 特 征 的 , 以  难 正确 区分 光谱 易混 淆 的地 物 , 如 菜 地 与 其 他 耕 地  例 类 型 。为 了提 取 T 图像 中 的混 淆 地 物 信 息 , 以  M 可
采用 纹 理分 析 方法 。  

舒 宁讨论 了影 像 纹理 分 析 的 分维 估 计 原 

理 以及 当前 应 用 的 主 要 方 法 , 出 了 多 波 段 影 像 纹  提 理 概 念 , SO 对 P T图像 的 3个 波 段采 用 分形 布 朗 函数  作多 波段 影 像 纹 理 估 计 , 分维 值 作 彩 色 密 度 分 割  以 结果 , 取 河 流 、 提 湖泊 、 和 城 区等 地物 , 取 精 度 为  桥 提 7%, 0 为多 波段 影像 的 分 维 估 计 方 法 的 实 施 开 了一 
个先 例 [ 。    

纹 理 分 析 方 法 在许 多领 域 都 有 重要 的应 用 , 包 
括 金 属 材 料 中 的 金 相 分 析 、 物 医 学 工 程 中 的 医 学  生

图像 分 析 以及 航空 遥感 图像 分析 等 _ 。 目前较 多 的  2   研究 是对 方 法 本 身 进 行 的试 验 性 研 究 _ , 任 仙 怡  3 如   J

总之 , 理 分析 方 法 主要 以方 法 本 身 和试 验 性  纹

研究 为 主 , 图像 分 析上 的应 用 主要 体现 在 随机 场 、 在  
小波 变换 以及 分 形 分 维 等 方 法 的应 用 , 于灰 度 共  对 生矩 阵方 法较 少 涉及 。本 文利 用遥 感 图像 的纹 理信  息 , 灰度 共 生矩 阵 的纹 理 分 析 方 法 应 用 于 图像 分  将 类中, 通过 试 验 , 选取 能 够 合理 描 述纹 理 特征 的统计  属性 熵 为 指标 , 过 确定 熵 的 阈值 范 围 , 光谱 混 淆  通 将 的地 物 区分 开来 , 而辅 助 应 用最 大 似 然分 类 法 。 从  

等提 出一种 基 于 纹 理 谱 特 征 分 割 纹 理 图像 的方 法 ,   首次 将纹 理 谱 特 征 与 区域 生 长 算 法 结 合 起 来 _ ; 4 吴  j
高 洪等 为 了提 高纹 理 图像 分 割 的边 缘 准确 性 和 区域 


致 性 以及 降低 分 割 错 误 率 , 出 了一 种 基 于 小 波  提

变换 进行 纹 理 分 割 的方 法 _ ; 晓 川 等 提 出 了 基 于  5 马   特征 符 号 随机场 描 述 的 纹 理 分 类 方 法 , 到 提 高 分  达 类精 度 的 目的l ; 6 肖志 涛 等设 计 并 实 现 了 基 于 改 进    的纹理 谱 方法 提 取特 征 和 以神 经 网络 作为 分 类器 的  纹 理 图像 分类 系统 _ 。 2    在遥感 图像 信息 提取 方面主 要是 分形 分维方 法 ,  
收 稿 日期 :20 .52 ; 订 日期 : 030.9 0 30 .5 修 20 .72  基 金 项 目 : 育 部 骨 干 教 师 资 助 计 划资 助 。 教   作 者 简 介 : 青 香 (99 姜 17一

2 纹 理 分 析 法 
图像 的 纹理 一 般理 解 为 图像 灰 度在 空 间上 的变 

) 女 , 东 省 1 市人 , 京 师 范 大 学 资 源 与环 境 科 学 系硕 上研 究 生 , 要 从 事遥 感 及 地 理 信 息 系 统 应 用 的 研  , 山 3照 北 主

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第5 期 

姜 青 香 等 : 用 纹 理 分 析 方 法 提 取 T 图像 信 息 利 M

49 5 

化 和 重复 , 图像 中反 复 出 现 的局 部 模 式 ( 理 单  或 纹 元) 和它 们 的排 列 规 则 。 纹 理 是 遥 感 影 像 上 重 要 的  信息 , 是进 行 目视 判 读 和 计 算 机 自动解 译 的 重 要 基  础I 。遥感 影像 专 题 信 息 提 取 中 , 原 始 影 像 光 谱  s ] 在 信息 的基础 上 加 上纹 理 信息 可 以使 分 析 的准 确性 和  精度 提 高 J  。 纹 理 分析 指 的是 通 过一 定 的 图像 处理 技 术抽 取  出纹 理 特 征 , 而 获 得 纹 理 的 定 量 或 定 性 描 述 的处  从

主要监 测 纹 理 的全 局均 一 性程 度 。   对 比度 ( 2 : 2 Q ) Q =∑ ∑ I l 2 ( ls)   —sI s,2  s    
JI   5  2

主要 监测 图像 反差 边缘 及 其边 缘 效 应 。   熵 ( 3 : 3 一∑ ∑P s ,2 ? p s ,2 Q) Q = ( l s) l ( l s) g  
sI 52    

主要 检测 图像 空 间 的复杂 性 和 内部 的均 匀 性 。  

相关 ) = ∑ sspss 一tz /- 2 ( : l ∑ l2 (,) ̄" l( ̄)   ’" l2 I2 0口, / I  
ji   2  

l , l口 , 口 ,2分别 是 P s,2 的均 值 和方 差 。 该 统   2 ( ls)
计 量 主 要 检 测 邻 域 均 值 、 差 的 空 间 变 化 几 何 结  方
构[ 。    

理 过程 _ 。包 括 两 方 面 的 内 容 : 测 出纹 理 基 元 和  9   J 检
获得 有 关 纹理 基 元排 列 分 布方 式 的信 息 。其 基 本方  法 可分 为 统计 方 法 、 构 方 法 和 谱 方 法 三 大 类 。统  结 计 方法 是 指 在不 知道 纹 理基 元 或 尚未 监测 出基 元 的  情 况下 进 行 纹理 分 析 , 要 描 述 纹 理 基 元 或 局 部模  主 式 随 机 和空 间统 计 特 征 , 如灰 度共 生 矩 阵法 、 随机 场  模 型法 等 。结 构 方 法 主 要 在 已 知 基 元 的情 况 下 进  行 , 述纹 理 基元 及 其 周 期 性 排 列 的空 间几 何 特 征  描 和排 列 规 则 , 如形 态学 、 图论 、 扑 等 方 法 。谱 方 法  拓 是 建立 在 多 尺度 分 析 与 时 、 分 析 基 础 之 上 的 纹 理  频 分析 方 法 , G b r 换 、 波 变 换 、 形 学 等 _   如 ao 变 小 分 l  。 灰 度共 生 矩 阵 ( L M,G a  ee C .cu ec  . GC ryLvl oo c ̄ neMa     tcs可 以描 述 影像 各 像 元 灰 度 的空 间分 布 和 结 构  6 e) 特征 , 利用 影 像 的 纹 理 特 征 改 善 影 像 的 地学 目标  在 分类 效 果方 面 具有 优 势 _ 。   l 
21 灰 度共 生 矩 阵 ( L M) . GC  

每一个统 计 属性 都 可 以生 成一 个 纹 理影 像 或 波 

段, 与光谱 特征 一 起 应 用 于分 类 , 些 统计 表 征 的优  这
点是既 能够反 映分类 类别 空间 特征 的显 著 差异 , 又能 

与基于 概率模 型 传统 分 类算 法 兼 容_ l  。根 据 不 同 的 
图像 和所需要 提取 的地物 信息 , 以选取 不 同 的统计  可

属性作 为指标 , 最终 达到提 取地 物信息 的 目的 。  
2 2 阈 值 法  . 

阈值 法 是 图 像 分 割 的 一 种 重 要 方 法 , 图像 处  在 理与 识别 中广 为 应 用 。 多 年 来 , 有各 种 各 样 的 阈  已 值法 提 出来 , Y n等 人 的 最 大 相 关性 原 则 选 择 阈  如 e

值方法 【 ] Pk z 人 提 出 基 于 图 像 拓 扑 稳 定 状 态  1;i 等 3 a
的方 法 【 ]P pm ro 等 人 的 用 有 理 多 项 式 来 拟 合  1 ;aa aks 4 灰度 直方 图两个 峰 问 的 区 域 , 用 该有 理 多 项 式 的  再

极小 值决 定 阈值 的方 法l ] H ag等 人 的通 过 极 小  I ; un s 化 图像 的某 种 模糊 测 度 来 决 定 灰度 阈值 的方 法 _   l  。
P n1 在 分 割 过 程 中 第 一 次 引 进 了 熵 的 概 念 。从  u _J   此 , 多研 究 人员 在 这方 面进 行 了相应 的工作 , 提  许 并 出 了多 种基 于 熵 的方 法 。本 文 中所 采 用 的是 利用 灰  度共 生 矩 阵 中的熵 作 为 指标 , 过 取确 定 的 阈值 , 通 对  目标 图像进 行 分 割 。  
本 研究 主要进 行 :  

灰 度共 生 矩 阵是 按影 像 灰度 值 的 空间 关 系描 述  像元 点对 之 间 的 空 间 结 构 特 征 及 其 相 关 性 , 对  ?   大 小 的 图像 , 设 其 灰 度 级 分 别 为 s ,  及 s , 具   则 有一 定 空 间关 系 的灰 度共 生 矩 阵为 P s,   ( 。s) P s,2 ( ls)= #{ ( 1 c) (2 c ) [ r, 1 , r ,2 ]∈ M ?  
I ( l c) = s, ( 2 c )= s } , r, 1 l, r, 2 2  

式 中 , x 表 示 集 合 x的元 素 个 数 , r,  与 (   #{ } (  c ) r,
c) z 表示 图 像 空 间 上 的 一 个 点 对 ,  c ,  c r, 。 r , 分 别 

( )将 试 验 区 的 T 图像 采 用 最 大 似 然 分 类 法  1 M

表 示 图像 中两 点 的象 素 坐 标 。取 像 元 对 间 距 为 d  ,
两像 元 连线 的 方 向为 a 取 不 同 间距 d, 同方 向 a , 不   的灰 度共 生 矩 阵 为P s,2 d, )。取一 定 的 d值 , (1s, a   a分别 设 为 0 ,5 ,0 ,3 。 构 成 4个 灰 度 共 生 矩  。4 。9 。 15 , 阵 , 用 这 4个方 向的叠 加 来 消除 方 向影 响 , 灰 度  采 用

进行 分 类 , 并对 分 类 图进 行精 度 检 验 。  
() 同时相的 S O 2在 P T图像 上 , 试验 区分割 出来 , 将   求得灰度共生矩阵, 包括角二阶距 , 比度 , 和相关 。 对 熵   ( )对 明 显 表 征 S O 3 P T图 像 纹 理 特 征 的 统 计 属 

性 熵 进 行 阈值 选择 , 得 菜地 的熵 的 阈值 , 求 以此 阈值 
为标 准 , 试 验 区 的 S O 在 P T图像 上 进 行 边 界 匹 配 和  图像 的分割 , 获得 菜 地 的 区域范 围。   ( )将 以 上得 到 的分 割 结 果 与 T 图像 的分 类  4 M 结果 进 行叠 合 , 到 最后 的 分类 结果 图 , 后 对此 进  得 然 行精 度 检验 。 并将 该 结果 与 单纯 依 靠 纹理 特 征进 行  阈值 选 择得 到 的 分类 结 果进 行 对 比 。  

值 的 空 间共 生特 性 作 为 纹 理 的 度 量 , 纹 理 灰 度 空  细
间变 化很 快 , 粗 纹理 随距 离 加 大仅 有 细微 变 化 , 而 用 
不 同 的 权 矩 阵 对 共 生 矩 阵 滤 波 , 抽 取 一 系 列 描 述  可

纹 理 特征 的统计 属性 , 下所 列 : 如   角 二 阶距 ( ) Q =∑∑ ( ( ls)  Q1 : 1 P s ,2 )

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灶 点啦 脏 恒 . 生 矩 阵 统 计 指 标 熵 作 为 书 文 淑 骗 纹    J 1 4 1

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第 5期 

姜 青 香 等 : 用 纹 理 分 析 方 法 提 取 T 图 像 信 息  利 M

43 6 

高 , 61%, 为8 .5 明显 高 于单 纯 光谱 分 类精 度 7 % , 5 以  及单 纯 纹 理 特 征 分 类 精 度 7 . 8 , 证 了该 方 法  43 % 验 的 可行 性 和有 效 性 。此 外 , 文 献 中提 到 的其 他 纹  与 理分 析 方 法得 到 的 分 类 精 度 相 比 , 方 法 得 到 的分  该 类 精度 较 高 。   本 文 试验 中选 用 图 像 大 小 18×18像 元 为 试  2 2
验 区 , 要 是 因 为 本 文 侧 重 于 方 法 论 的 探 讨 。 试 验  主 区 位 于 北 京 市 丰 台 区 , 区 域 的 耕 地 类 型 主 要 是 小  该

Wae t rnf m adFa r Wegtg[] Junl la e n  vl   as r  n et e i i J . or   i g d eT o u  hn a o n f a Gah s 20 ,64 : 3— 37 炅 高洪 , r i , 0 1 ( ) 33 3 .[ pc 章毓 晋 , 行 刚 等 . 林  

利用小 波变换和特 征加权进 行纹 理 分割 [ ] J .中国 图象 图形  学 报 , 0 1 6 4 :33 3 ] 20 , ( ) 3 —37  
[    M     H u C H, a gSe a . etr C a i ct nB sd o  e 6J aX C, o     T n  t 1 T x e l sf a o   ae  nt     u   si i h

Fa r Smbl adm Fed[] or lfI aea   r h s  et e y o R no  il J .Jun   m g n Ga i , u    a o d pc 19 , ( ) 8— 30 马 晓 川 , 朝 焕 , 姗 等 .新 的 纹 理  99 4 5 :37 9 .[ 侯 唐 分 类 算 法 [] J .中 国 图 像 图 形 学 报 ,19 , ( ) 37 30. 9 9 4 5 : 8— 9 ]  
[ 7] CoY, ig   WagSL ea.A   plai  f rc l em  a  Nn  N, n   t 1 nA pi tno Fat  o - S   c o aG er i  nlsso  g  etr [ ] e o  e i   e nl y t   A ay  fI eTx e J .R m t Sn n Tc o g  yn e ma u e s g h o

麦 地 , 同 于南 方 的水 田, 不 因此 菜 地 和耕地 光 谱 混 淆  可 以通 过 纹 理 特征 区分 , 果 耕地 类 型不 同 , 另行  如 则 考 虑方 法 的应 用 及 统 计 指 标 的选 取 ; 大 似 然 分 类  最 法是 目前 最 常用 的遥 感 影 像 分类 方 法 之 一 , 用 广  应 泛 , 其 本 身也 存在 很 多缺 陷 , 文在 光谱 分 类 中引  但 本 入纹理 特 征 可 以作 为最 大 似 然 分类 法 的 一 种 改 进 ,   还 可 以考 虑 其 他 的改进 方 法 , 如极 大 后验 估 计 、 大  最

a  plai d n Api tn,19 ,2 4 : 1 3 c o 9 7 1 ( ) 3 — 5.[ 燕 , 书 年 , 四 龙  曹 宁 王 等 . 形 分维在遥感图像纹理 分析中的应用[] 分 J .遥 感 技 术 与  应 用 ,19 ,24 :3— 3 . 97 1 ( ) 1 5 ]  
[    Zo   8j h uTG,G o   , hn H.  td f et eadD sr t n u  Z SegY ASu y Txu  n  e i i   D o r c po

f  u iadR mo   nigI g  a do  eGa  et J . o M hbn  e t S s   eB s  nT   r V co ] r ee n ma e h y r[   Junl X ’nU irt o Si c o r   i a  n e i  c ne& Tcnl ,20 2 ( ) ao f v syf e e og h o y 00,0 4 :   36 3 8 周 廷 刚 , 达 志 , 业 华 . 度 矢 量 多 波 段 遥 感 影  3— 3 .[ 郭 盛 灰 像纹 理 特 征 及 其 描 述 l .西 安 科 技 学 院 学 报 ,00,0( ) J ] 20 2 4 :   36 38 ] 3— 3 .  
[   Y n   9j agSY,H  ,CoZL b c Rcgio yt  ae nl     uJ a   .O j t eont nSs m Bsdo m- e  i e aeTxueA a s J . or l T nnI tu f Tcnl , g et   nl i ] Jun o i j n i eo e oo   r y s[ a f a i st t h g y

偏 差 线性 估 计 等 ; 于 熵 的 阈值选 取 , 文采 取 了人  关 本
机 交 互选 择 的方 式 作 为 尝 试 , 取 3个 阈值 进 行 比 选   较 , 到 的最 佳 分类 结 果 精 度 为 8 .5 , 得 6 1 % 已满 足 分 

类 精 度要 求 , 进行 阈值 的进 一 步选 择 。此 外 , 文  未 本
对 于 阈值 选 择 的 规 律 未 进 行 探 讨 。 因 此 , 在 阈值  可 选 择方 法 、 阈值 的选 取 规 律 等 方 面 进 行 深 一 步 的研 
究。  

20 ,7 4 :3一 3 .[ 淑 莹 , 军 , 作 良 .基 于 图 像 纹 理  0 l1 ( ) l 3 杨 胡 曹

分析的 目标物体 识 别方 法 [ ] J .天津 理 工学 院学 报 ,0 1 1  20 .7
( )3— 3 .  4 :1 3 ]
[0  X eCS 1j u   ,WagX.M too g n  pl ao fR m t S nig n  e d l yadA pi tno e o   s   h o ci ee n

IaeA ayi Bsd o  rc lG o e y[ ] elg a c ne m   nl s ae nFat  em t J .Go i lSi c  g s  a r oc e
a  eh l yI om tn,19 ,6 9 15 薛 重 生 , 霞 . d n Tcno  fr ai o g n o 97 1 :9~ 0 .[ 王  

参 考 文 献 ( e rne ) R f e cs  e
C e     Z a    Wu C F h  eerh Pors nMoi r h n M Q, h oX M,     .T eR sac  rges   nt . o o 

基 于 分 形 几 何 的 遥 感 图 像 纹 理 分 析 方 法 及 应 用 [] J .地 质 科 
技 情 报 ,97,6 9 — 15 ] 19 1 : 9 0 .  
l 1  H rl k R M, h n g nK,D nri I e t a F a rsf        1j   aa c    S amu a  i is n .T xu l e t e  rI e  r  u o m.

igo  ra  ad E lr   i  e oeSnig [ ] o r lo  n fU bnL n  n g wt R m t es ae h   n J .Jun  f a J nx A rutr  nvrt,19 ,1 2 :27 2 1 [ 美 球 , i gi gi l a U i sy 99 2 ( ) 3 — 4 . 陈 a   c ul ei  
赵 小 敏 , 次 芳 .城 镇 用 地 扩 张 的 遥 感 监 测 研 究 进 展 [] 吴 J .江 

g   l i ao J . E E Ta   yt n Cbr aecas ct n [ ] IE   rn Ss Ma  ye , 17 .6  sf i i s   n 93 :
6 0 6 1. 1— 2  

西 农 业 大学 学 报 ,99 2 ( )2 7 2 1] 19 ,1 2 :3— 4 .  
  sg   n   aia in o   x u eI g   as f a   i [2] Xi o Z T ,Yu M .De in a d Re lz to   fTe t r  ma eCl s i e .   a  

【 2  Ma eu D J o at    ,D bi JM.e a .E aut n 0 te 1  J r a    ,H w e P J u os   c h   t 1 vla o  f h    i  
Gr y e e  o c u r n e Marx Me h   r L n . o e  l sf a in a -lv lC o c re c   t   to f   a d c v r C a i c to   i d o s i

tnSs m [] o p t plai s 20 ,0 9 : 9 1 肖 i  yt J .C m ue Api tn . 00 2 ( ) 3 —4 .[   o e r c o 志 涛 , 明 . 理 图像 分 类 系 统 的 设 计 及 实 现 [ ] 于 纹 J .计 算 机 应  用 ,00,0 9 :9 4 . 20 2 ()3 — 1]   [3]  
S u N . R m oe S n i g I g   e tr   n lss a d F a tl As s — h  e t  e sn   ma e T x u e A ay i  n   r ca   ̄ s  

U igS O   ae [ j E E Ta   o i m t Sn . 90.8 s  P T I gr J .IE   rn G s  o  e ,19 2  n m y s e cR e s
( ): 1— 5 8  4 53 1.

[3  Y nJC,C agFY,C agSY.A N w C tr nfrA tm t  1 j e   hn    hn     e   re o o u a c i i   o i

Mutee T rso ig[ ] E E Ta at n nI g  r e - llvl h hl n J .IE   rn ci so m ePo s   i   e d s o a cs
ig ,19 4 3) 7 — 3 7. n 9 5. ( :3 0 7  

m n.J .Junlo  u a ehi lU i rt   uv i  n   et[  or   W hn Tcn a  nv syo Sr yn ad J a f c ei f e g

Mapn ,19 ,3 4 :30 3 3 舒 宁 .卫 星 遥 感 影 像 纹 理  pig 9 82 ( ) 7— 7 .[ 分析与分形分 维方 法 [] J .武 汉 测 绘 科 技 大 学 学 报 ,98 2  19 , 3 ( )3O 3 3 ] 4 :7~ 7 .   [4]  
Re     ,Z a g G L, C e      e a . S g n i g T x u e I a e   nXY hn   h n C Y t 1 e me t   e tr  m g s   n

[4  Pkz A ebc  1j ia  A, vruhA.Dg aI aeT rso ig ae n ooo - itlm   ehl n  sdo  pl   i  g h d B T i g
cl t l Sa [j atnRcgio ,19 ,2 ( ) 8 9 83  a Sa e teJ .P tr e nt n 96 9 5 : 2— 4 .   b  t e o i
1 5  P p m ro     1 J a a ak sN,G t   .A N w A poc   rM llvl rsod a s B   e   p rah f   ute e T eh l o o i   h  

e e i [] VI Sl t n J ,C GP:Gahc dla I aePoeig,19 , co rpiMoe n m g r s n 9 4  sd c s
5 ( ) 5 — 3 0  6 3 :3 7 7 .

U i  et eSet m M t d [ ] ora    a ea   rp — s gTxu  pc u   eh n r r o J .Junl I g n Gah  f o m d i ,19 ,(2 : 8~ 9 6 任 仙 怡 , 桂 林 , 朝 阳等 .基 于  c 98 3 1 ) 9 3 8 .[ s 张 陈

[6  H agLK,M oJWagJ m g  rso igb  iiin h  1  J un   a  , n .IaeT ehl n yMnmz gte h d i

纹理谱 的纹 理 分 割 方 法 [ ] 中 国 图象 图形 学 报 ,19 ,  J 98 3
(2 : 8 — 96 ] 1) 93 8 .  

M aueo uz es[] atnR c nin 9 52 ( ) 1 e r fFzi s J .P tr e g io ,19 , 1 :4—  s n e o t 8
5 . 1 

[ 5] WuG H,ZagY J i X G e a .T x r  g e ti   i     hn    ,Ln     t 1 et eS m n tnwt     u e ao h

[7 P nT. noi Trso i :AN w A poc J .C m u rlr 1] u  E t ch ehl n p  d g   e   prah[ ] o pt  e. e e  
s n i ,G ahc ,a   a e r e i o r i p s n I g  o s n d m P c s g,18 .6 2 : 1 一2 9  9 11 ( )2【 3 . 卜

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44 6 

遥 

感 

学 

报 

第 8卷 

Ex r c i g TM   m a e I f r a i n Usn   x u e An l ss t a tn   I g   n o m to   i g Te t r   a y i 

JA   igxa g,LU H i ig I NG Q n —in I  u— n   p
( h colfGor h TeSho o ega y,B U,Bin 0 85 C i     p N ei 107 , hn jg a)

Ab ta t T ema i m ieio d casf ain ( C)i o e o h   s p p lrme o si  e t  e sn  ma   sr c : h   xmu l l o   lsic t k h i o ML s n   fte mot o ua  t d n rmoe sn ig i g     h

c sict n eas  em x u  i l odc sictni bsdo  et m o bet, t a nt o et  ii. l s a o .B cuet   ai m l e ho l s a o    ae ns c u  f jc i cno cr cl d t   a f i i h m ki a f i S i p r o s     r y sn g i  bet t t aesm  pc m ad cn o rah teacr yr urm n .I  i ppr etk n a ao us ojc   a hv a eset  n  a nt ec h cua  e i et nt s a e,w  a ea r  f h sh   u r   c q e h  e   F nti ir t fB in sa  xm l addsustem to fcm i n etr o i e g   s c o e i a n ea pe n  i s h  e d o o bn gt ue f g aD t     j g i   c   h   i x   h h—rsl i  m g  i   eo t n i aewt uo h
s cr m o i r v  h   c u a y o   pe t u t mp o e t ea c rc   fTM ma ei fr t n e t cin.F rty,a ay i o   e txu e  fte i  ih r s ? i g  n oma i   xr to o a isl n l ss ft  e tr so    n h g ?e o     h h

lt n i g sma eb   sn  etr  n ls   fG a  e e  oc r n e Mar e  n   eet g sai i n e .T e   ui  ma si o   d  y uig txue a a i o  ry L vlC o ur c  t c sa d slci   tt t id x h n ys e i n sc

tr hl    l t  n  e p m lhehl io t ndacrig oet p . bet ta hv  m  pcrm  uha  h so i s e e a dt   t a t sod s ba e codn   nr y O jc   t aes e et s c s e d se c d h o i  r    i t o sh   a s u s
v g t t n ln   n   ul v t d ln   r  it g ih d u ig i g e s g n ain i  ite o  h   p i ltr s od.F n l , e eai  a d a d c t ae  a d a e dsi u s e   sn  ma   e me tt  n vru   fte o tma h h l o i n o e i a y  l t e fn   e uti  b an d t o g   o ii g i g   e me tto   t  rgn lca sfc t n.T e fn tr s ti  o a e   h   d rs l so ti e  hru h c m n n  ma e s g n ain w h o i ia  ls i a i i   b i i o h  ia e ul s c mp rd  

wt tec s f a o  sl ae nset m ol o  xu  ny T er utnia s hth bet wt sm   e? i  h l s ct nr u s sdo  c  ny retr o l.   slid t   a te jc   h a es c h a i i e tb i p r u   t e h e   c et   o s i   p  
t m  r   it g s e   yu i gt xu e a ay i n i g   lsi c to u r a dsi uih d b   sn  e t r  n lssi ma e ca sf ain,a d t e c m iai n i e n i n  h   o b n t  mprv smo et a   p cr m  o o e  r h n s e tu
o l  rtxu e o l  n ca sfc to   c u a y. ny o  e t r  ny i  lsi ain a c r c   i K e   wo d   ma i m ie io d ca sf ain txu ea ay i; Gry L v lCo c re c   t c s he h lig y r s: xmu l l o   lsi c t ; e t r  n lss k h i o a  e e  o u rn e Mar e ;trs od n   i


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