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針對(duì)高分辨率遙感影像場(chǎng)景的分類，受人類視覺系統(tǒng)從場(chǎng)景中提取匯總統(tǒng)計(jì)信息用于場(chǎng)景感知的啟發(fā)，提出場(chǎng)景匯總統(tǒng)計(jì)特征提取方法。該方法提取場(chǎng)景的平均方向信息和視覺雜亂度，利用Cabor濾波器統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景的平均方向信息，并基于視覺擁堵進(jìn)行場(chǎng)景的雜亂度度量，然后將兩者組合在一起，形成基于匯總統(tǒng)計(jì)特征的復(fù)雜場(chǎng)景描述。在21類遙感數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本各為50幅時(shí)，該方法的分類精度比Gist方法rj6.5%，比詞包模型（BOW）方法高3.22%，且計(jì)算簡(jiǎn)單，同時(shí)與Cist相比，不需要人工干預(yù)。
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