本文關(guān)鍵詞：基于端元學(xué)習(xí)的高光譜圖像稀疏解混研究

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【摘要】：遙感技術(shù)于上個世紀(jì)六十年代發(fā)展起來,它的快速發(fā)展帶動了很多技術(shù)的發(fā)展。其中,高光譜成像技術(shù)就是代表之一。由成像光譜儀獲取的高光譜數(shù)據(jù)有兩個明顯的特點(diǎn):第一個是圖像中像素點(diǎn)的波段數(shù)很多,第二個是光譜的分辨率很高�；谶@樣的特點(diǎn),高光譜圖像被用于了地物的識別,可是在實(shí)際應(yīng)用中,由于成像光譜儀空間分辨率的不足以及地物分布的不均勻,導(dǎo)致在采集到的高光譜圖像中,像素點(diǎn)是由多種地物混合而成的,幾乎不存在只包含一種地物的像素點(diǎn)。這就對地物的識別形成了阻礙。為了能夠有效的利用高光譜圖像,就必須對混合的像素點(diǎn)進(jìn)行分解,將其分解為端元和對應(yīng)的豐度,這就是高光譜圖像解混的工作。為了提高高光譜圖像解混的效果,本文對解混進(jìn)行了深入的研究,主要工作可以概括如下:1.提出了一種基于端元學(xué)習(xí)的空間相似高光譜圖像稀疏解混方法。將學(xué)習(xí)的思想融入高光譜圖像解混中,通過先對端元進(jìn)行模擬學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)時結(jié)合端元的光滑性,然后利用數(shù)字光譜庫對其進(jìn)行篩選。豐度求解時,從空間角度進(jìn)行相應(yīng)的約束,相似的像素點(diǎn)應(yīng)該是空間結(jié)構(gòu)相似的,也就是具有低秩性。另外,分布在整幅圖像中的端元數(shù)較像素點(diǎn)個數(shù)而言是很少的,所以對于某個像素點(diǎn)而言,只能包含部分端元,這就使得稀疏性存在了。結(jié)合低秩特性和稀疏特性,對高光譜圖像進(jìn)行解混。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本方法的求解模式與傳統(tǒng)的一站式求解模式相比,更能夠獲得高精度的解混結(jié)果。2.提出了一種基于端元學(xué)習(xí)的正則加權(quán)高光譜圖像稀疏解混方法。該方法在端元學(xué)習(xí)過程中,考慮了實(shí)際情況,因波段的剔除,使得端元表現(xiàn)出間斷光滑性,基于這個原因,加入了額外約束。同時,在豐度的求解過程中,將正則約束替換低秩約束,從空間距離關(guān)系考慮豐度的求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本方法在高光譜圖像解混方面比前一個方法的效果有所提升。3.提出了一種基于端元學(xué)習(xí)的近鄰相關(guān)高光譜圖像稀疏解混方法。對于端元而言,仍然結(jié)合光滑性和間斷段光滑性進(jìn)行學(xué)習(xí)。在豐度的求解過程中,從像素點(diǎn)鄰近區(qū)域考慮,對于圖像中的某個數(shù)據(jù),用與它結(jié)構(gòu)相似的近鄰數(shù)據(jù)表示,這是從新的角度考慮近鄰數(shù)據(jù)間的關(guān)系。結(jié)果表明:本方法在高光譜圖像解混方面也有著不錯的效果。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1217845