(8) 类别集群 Clump Classes选项运用形态学算子将临近的类似分类区域合并集群。分类图像经常缺少空间连续性 (分类区域中斑点或洞的存在)。低通滤波虽然可以用来平滑这些图像,但是类别信息常常会被临近类别 的编码干扰。类别集群解决了这个问题。首先将被选的分类用一个扩大操作合并到一块,然后用参数对话 框中指定了大小的变换核对分类图像进行侵蚀操作。 选择 Classification > Post Classification > Clump Classes。当出现 Classification Input File 对话框时,选 择一个分类图像,若需要,选择任意空间子集。 注意:只有分类后的图像才是可选的(基于图像头文件中描述的文件类型进行判断)。 点击“OK”。将出现Clump Parameters对话框,在“Select Classes”列表中,显示出图像中所有可选 类别。点击列表中的类别名称,选择将要用于集群(clumping)操作的类别。在“Rows”和“Cols”文本 框中,键入所需的形态学算子大小。 选择输出到“File”或“Memory”。点击“OK”,开始处理。 (9) 类别筛选 Sieve Classes选项可以解决分类图像中出现的孤岛问题。类别筛选使用斑点分组方法来消除这些被隔 离的分类像元。虽然使用低通滤波或其它类型的滤波功能可以消除这些区域,但是类别信息常常会被临近 类别的编码干扰。类别筛选方法需要观察周围的4个或8个像元,判定一个像元是否与周围的像元同组。 如果一类中被分组的像元数少于输入的值,这些像元就会被从该类中删除。当用类别筛选从某一类中删除 像元时,将剩下黑像元(未分类的像元)。 提示:筛选以后,可以用集群分类功能(参见第336页的“类别集群”)来替换黑色像元。 选择Classification > Post Classification > Sieve Classes。当出现Classification Input File对话框时,选择 一个分类图像,若需要,选取任意空间子集。 注意:只有分类后的图像才是可选的(基于图像头文件中描述的文件类型进行判断)。
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