本文選題：高光譜圖像　切入點：虛擬維數(shù)　出處：《四川大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在高光譜數(shù)據(jù)降維過程中,通常用虛擬維數(shù)來表征數(shù)據(jù)的本征維數(shù).經(jīng)典的虛擬維數(shù)分析算法主要運用假設(shè)檢驗準(zhǔn)則設(shè)定特征值門限,通過特征值判定來決定虛擬維數(shù)值.但是,在強噪聲干擾下,經(jīng)典算法不能有效分析出虛擬維數(shù)值.本文提出了一種噪聲抑制的高光譜圖像虛擬維數(shù)分析方法(NCVD),該算法通過對數(shù)據(jù)矩陣進行QR分解,減小了算法的運算量;采用滑動噪聲檢測窗口對噪聲成分進行濾除,提高了估計維數(shù)的準(zhǔn)確性;結(jié)合最小二乘算法對判別門限進行修正,使虛擬維數(shù)估計結(jié)果更具合理性;采用模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)進行實驗,實驗結(jié)果證明,本文所提算法的可行性和較現(xiàn)有算法的優(yōu)越性.
[Abstract]:In the process of hyperspectral data dimensionality reduction, virtual dimension is usually used to characterize the intrinsic dimension of the data. The classical virtual dimension analysis algorithm mainly uses hypothesis test criterion to set the eigenvalue threshold. The virtual dimension is determined by eigenvalue decision. However, in the presence of strong noise, The classical algorithm can not effectively analyze the virtual dimension value. In this paper, a noise suppression method for virtual dimension analysis of hyperspectral images is proposed. The algorithm reduces the computational complexity by QR decomposition of the data matrix. The sliding noise detection window is used to filter the noise components, which improves the accuracy of the estimation dimension, and modifies the discriminant threshold in combination with the least square algorithm, which makes the virtual dimension estimation more reasonable. The experimental results show that the proposed algorithm is feasible and superior to the existing algorithms.
【作者單位】： 四川農(nóng)業(yè)大學(xué);中國電子科技集團公司第十研究所;電子科技大學(xué);
【基金】：國家973計劃項目(2013CB733400) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費項目(ZYGX2013J120) 電子科技大學(xué)本科教育教學(xué)研究項目(2015XJYYB088)
【分類號】：TP751

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本文編號：1638019