基于CDCP局部描述子的遥感图像场景分类方法

摘要

本发明公开了一种基于完全双交叉模式CDCP局部描述子的遥感图像场景分类方法，主要解决传统遥感图像分类方法准确率不高的问题。其实现步骤为：1.输入遥感图像数据集；2.对数据集中的图像进行灰度化处理；3.对灰度化处理后的图像提取完全双交叉模式CDCP局部特征描述子，即将每幅图像转化成一个特征向量；4.对图像的特征向量进行归一化；5.以归一化后的特征向量作为分类特征，采用SVM分类器对数据集中所有图像进行分类，并输出分类结果。本发明提出的完全双交叉模式CDCP局部特征描述子对多种遥感图像具有很强的描述能力，提高了场景分类的准确率，可用于对遥感图像数据的分析和管理。