本文選題：圖像處理 + 波段選擇��； 參考：《激光技術(shù)》2017年04期

【摘要】：為了去除高光譜影像的數(shù)據(jù)冗余,提高高光譜影像處理的精度和效率,提出了一種基于波段指數(shù)的高光譜影像波段選擇算法。采用小波變換對高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,依據(jù)聯(lián)合偏度-峰度指數(shù)將波段進(jìn)行分組,再根據(jù)波段指數(shù)的大小確定相對較小指數(shù)的波段,并將其作為冗余波段進(jìn)行去除,從而得到最小波段集。結(jié)果表明,利用該波段集和全波段所選的端元是一致的,在不影響端元提取的前提下,最大程度地去除了冗余波段,而且該波段集與全波段的分類精度較接近。該算法在波段選擇過程中具有可行性與有效性,為降低高光譜影像維數(shù)提供了一種幫助。
[Abstract]:In order to eliminate the data redundancy of hyperspectral images and improve the accuracy and efficiency of hyperspectral image processing, a band selection algorithm based on band exponents is proposed. The hyperspectral image data are de-noised by wavelet transform. The bands are grouped according to the joint skewer-kurtosis index, and then the bands of the relatively small exponents are determined according to the magnitude of the waveband exponents, and the bands are removed as redundant bands. Thus the minimum band set is obtained. The results show that the band set is consistent with that of the whole band, and the redundant band is removed to the maximum extent without affecting the extraction of the end element, and the classification accuracy of the band set is close to that of the whole band. The algorithm is feasible and effective in the process of band selection, which provides a help to reduce the dimension of hyperspectral image.
【作者單位】： 長安大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41571346;40971217;11201038)
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1852958