Параметры классификации

Далее необходимо настроить параметры классификации.

Уровень обобщения классификатора определяет, насколько классифицируемые области могут отличаться  от шаблона. Чем больше уровень обобщения, тем менее похожие на шаблон области будут классифицированы. Рекомендуется при первой классификации установить минимальный уровень обобщения классификатора.

Размер окна определяет диаметр круглого плавающего окна, для которого вычисляются статистические характеристики.

В отличие от одноклассовой классификации, многоклассовый классификатор предварительно вычисляет для каждого пикселя вероятность принадлежности к каждому классу. Побеждает класс с максимальной вероятностью. Чем больше размер окна, тем больше вероятность верной классификации внутри площадных объектов. Однако на границе между областями разных классов малоконтрастные участки зачастую неверно классифицируются, как принадлежащие классу с большей контрастностью. Поэтому размер окна должен быть как можно меньшим, но достаточным для достоверной классификации.

Если в окне классификации окажется слишком много теневых пикселей, то результаты классификации будут иметь низкую достоверность. Поэтому перед классификацией окна проверяется количество теневых пикселей. Если их количество превысит допустимый процент теневых пикселей окна, то окно не классифицируется. Оптимальное значение этого параметра 30%.

При нажатии на кнопку Выбор дешифровочных признаков вызывается диалог настройки дешифровочных статистических и текстурных признаков.