像片影像

像片影像(photo image)是指将像纸和负片接触印像获得与负片黑白相反而与景物明暗相应的影像。像片是中心投影，航摄像片还存在地形起伏和像片一倾斜两种误差的共同影响，致使影像有变形，各处比例尺不一致。航摄像片虽能真实反映地面情况，但需通过航测内业成图，将中心投影的影像转化为正射投影的地形图才便于应用。

简介像片影像(photo image)是指将像纸和负片接触印像获得与负片黑白相反而与景物明暗相应的影像。像片是中心投影，航摄像片还存在地形起伏和像片一倾斜两种误差的共同影响，致使影像有变形，各处比例尺不一致。航摄像片虽能真实反映地面情况，但需通过航测内业成图，将中心投影的影像转化为正射投影的地形图才便于应用1。

像片影像纹理影像纹理反映着地物的空间分布状况，代表着物体表面的特征，是人类目视判读的重要标志之一。纹理信息对实现影像的自动解译、提高解译的可靠性都起着一定的作用。在对影像纹理分类的现状进行深入回顾的基础上，通过对共生矩阵法、时间序列分析方法、分形维方法、马尔可夫随机场模型四种统计影像纹理分类方法用于较难分辨的标准影像纹理和航空像片影像纹理分类的试验和研究，发现由共生矩阵导出的14种纹理特征值中，只需利用其中的三种纹理特征值进行分类就可取得较好的效果，从而实现了不降低分类精度前提条件下的节时省力。当纹理子样数量较多时，既可用检验法又可用模糊聚类分析方法进行影像纹理分类，而模糊聚类分析方法对子样数量是不作任何要求的，因而适用范围更广一些1。

航空像片影像纹理分类对于分形维方法，应以一级分辨率分维为基本依据，辅之以多分辨率分维值和空隙数据进行纹理分类的方法。针对空隙数据自身的特点，提出了分别利用拟合回归方法和模糊聚类分析方法进行分类的思想，从而进一步完善了影像纹理分类中的分形维方法。尽管共生矩阵方法、时间序列分析方法、分形维方法能进行影像分类，但只能达到一定的精度且难以表征出影像纹理的集聚形式和不能融分类与合成等功能于一体。为了有效地解决这个问题，我们将马尔可夫随机场模型方法引入到影像纹理分类中，拓广了传统的贝叶斯决策方法的应用范围，使得贝叶斯决策理论与马尔可夫随机场模型选择问题结合起来了，为人们决策出合理的马尔可夫随机场模型的邻域点和模型形式找到了可靠且可行的理论依据，从而有效地避免了选用模型式上的盲目性，提高了模型表征纹理的准确性和影像纹理分类精度2。

影像纹理分类的途径在综合考虑分类准确性和计算工作量的基础上，提出了一种较有效的航片影像纹理分类的途径，即以马尔可夫随机场模型分类为基础，辅之以分形维和共生矩阵的纹理特征值进行航片影像纹理分类，为了有效地利用纹理分类方法提供的纹理特征，将模糊数学中的模糊聚类分析引入到针对纹理特征值进行纹理分类中，使得统一分类标准变得简单而易行了3。

本词条内容贡献者为:

石季英 - 副教授 - 天津大学