本文關(guān)鍵詞：基于最小正則化子空間高光譜分類算法的研究

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【摘要】：高光譜圖像技術(shù)的不斷發(fā)展,使我們能夠輕松獲得豐富的地物信息。而圖像分類作為高光譜圖像處理之中重要的一環(huán),受到了極大的關(guān)注。最小正則子空間分類算法,一種基于線性表達的模型,它將原有的聯(lián)合表達空間模型引入吉洪諾夫正則因子來用于高光譜數(shù)據(jù)分類決策,使得整個線性模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合的更好。通過研究發(fā)現(xiàn),在最小正則子空間分類模型之中,存在一些明顯不足,基于歐氏距離的吉洪諾夫正則化因子不能從光譜的結(jié)構(gòu)上對光譜的差異性進行有效衡量,同時此模型在建立決策分類時僅僅考慮到高光譜圖像數(shù)據(jù)譜間的特征,造成空間結(jié)構(gòu)信息的浪費等。因此,本文針對這些問題提出三個方面的改進：第一,原有基于歐氏距離的相似度衡量不能準(zhǔn)確的反映光譜向量之間的關(guān)系,特別是相同物質(zhì)之間,差別細(xì)微。通過引入其他光譜相似衡量,如光譜角度衡量,光譜信息散度等,提高了整個算法性能。第二,針對目前分類模型僅僅考慮到高光譜圖像數(shù)據(jù)譜間的特征,忽略了高光譜圖像中結(jié)構(gòu)信息的重要性,提出了基于譜間和空間信息模型結(jié)合的高光譜圖像分類模型算法。深入研究馬爾科夫隨機場模型,將其應(yīng)用于最小正則子空間分類算法,實現(xiàn)了對圖像的不同物質(zhì)進行更精確的劃第三,依據(jù)領(lǐng)域系統(tǒng),將周圍像素結(jié)合起來實現(xiàn)對中心的聯(lián)合表達,同時自適應(yīng)減弱與中心像素點差異太大的像素對表達的影響,本文中采用高斯模型來呈現(xiàn)整個空間信息的表達。提高了模型的分類性能,為空間結(jié)構(gòu)信息在高光譜圖像分類處理中的應(yīng)用提供一個方向。
【關(guān)鍵詞】：高光譜圖像 正則化 分類算法 空間信息
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 高光譜遙感圖像技術(shù)簡介13-16
• 1.2 高光譜圖像技術(shù)發(fā)展及國內(nèi)外研究狀況16-19
• 1.2.1 高光譜圖像及其相關(guān)16-17
• 1.2.2 光譜圖像處理的發(fā)展現(xiàn)狀17-18
• 1.2.3 國內(nèi)外高光譜圖像的研究狀況18-19
• 1.3 高光譜圖像分類技術(shù)19-21
• 1.4 課題的主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排21-23
• 第二章 基于光譜不同相似度衡量的最小正則子空間分類模型23-35
• 2.1 最小正則子空間分類算法理論23-24
• 2.2 不同相似度衡量方式介紹24-27
• 2.2.1 光譜角度衡量(SAM)25
• 2.2.2 光譜信息散度(SID)25-27
• 2.2.3 正交子空間投影散度(OPD)27
• 2.3 高光譜圖像介紹及實驗結(jié)果27-33
• 2.3.1 實驗數(shù)據(jù)簡介27-29
• 2.3.2 實驗結(jié)果及評價29-33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第三章 與馬爾科夫隨機場融合的最小正則子空間分類模型35-53
• 3.1 馬爾科夫隨機場介紹35-38
• 3.1.1 領(lǐng)域系統(tǒng)介紹35-37
• 3.1.2 馬爾科夫隨機場定義37-38
• 3.2 圖割算法簡介38-41
• 3.3 概率模型的建立41
• 3.4 高光譜圖像介紹及實驗結(jié)果41-51
• 3.4.1 高光譜圖像數(shù)據(jù)41-42
• 3.4.2 實驗分類效果42-51
• 3.5 本章小結(jié)51-53
• 第四章 結(jié)合光譜空間信息的協(xié)同表達分類模型53-63
• 4.1 基于高斯模型的權(quán)值表達53-55
• 4.2 高光譜圖像介紹和分類結(jié)果55-60
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)及比較算法55
• 4.2.2 實驗分類效果55-60
• 4.3 本章小結(jié)60-63
• 第五章 結(jié)論與展望63-65
• 5.1 結(jié)論63
• 5.2 展望63-65
• 參考文獻65-69
• 攻讀碩士期間所發(fā)表的論文69-71
• 致謝71-73
• 作者和導(dǎo)師簡介73-74
• 北京化工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文答辯委員會決議書74-75

【參考文獻】

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本文編號：1021439