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扩展的自相似模型 (ESS)是一种广义的分数布朗运动模型 (fBm) ,它的多尺度H参数与粗糙度之间是对应的 ,因为不要求粗糙度的尺度不变性 ,所以能够区分大多数自然纹理 .它的结构函数计算是基于图像在一定尺度上的灰度差 ,这可以用小波变换低频分量的一阶差分去定义 .由于小波变换具有抑制噪声的能力 ,由此导出的特征具有更好的抗噪性能 .实验证明对卫星遥感图像达到了较高的分类正确率 .同时也说明 ,纹理的自相似特性在低频分量上的体现更突出 .