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基于噪聲白化的高光譜數(shù)據(jù)子空間維數(shù)算法

發(fā)布時間:2018-06-15 16:45

  本文選題:高光譜降維 + HySime; 參考:《國土資源遙感》2017年02期


【摘要】:高光譜影像數(shù)據(jù)的相鄰波段間相關(guān)性較強,信號與噪聲共存,根據(jù)最小二乘原理,使觀測數(shù)據(jù)與噪聲的投影誤差之和最小化的HySime(hyperspectral signal identification by minimum error)算法,通過數(shù)據(jù)觀測值減去噪聲估計值后得到信號的估計值,進而可以計算信號相關(guān)矩陣的估計值。該算法在準(zhǔn)確估計噪聲的情況下是可行的,但實際上經(jīng)光譜降維去相關(guān)后得到的各像元噪聲估計值往往并不準(zhǔn)確,因此,原始的HySime算法得到的結(jié)果可能并不理想。提出一種基于噪聲白化的HySime改進算法,它不必進行逐像元的噪聲去除,而是先對原始數(shù)據(jù)進行噪聲白化處理,然后準(zhǔn)確獲取噪聲的協(xié)方差矩陣估計值,再利用HySime算法進行信號相關(guān)矩陣計算,實現(xiàn)了提高算法精度的目的。通過模擬和實驗數(shù)據(jù)的驗證,改進的算法結(jié)果更準(zhǔn)確穩(wěn)定,與經(jīng)典的NSP(noise subspace projection)算法在不同情況下所得結(jié)果有很好的一致性,通過引入噪聲白化的過程,提高了算法對非白噪聲的適應(yīng)性。
[Abstract]:The correlation between adjacent bands of hyperspectral image data is strong, and the signal and noise coexist. According to the principle of least squares, the HySimeon hyperspectral signal identification by minimum error) algorithm, which minimizes the sum of projection errors between the observed data and the noise, is proposed. The estimated value of the signal can be obtained by subtracting the estimated value of the noise from the data observation value, and the estimation value of the signal correlation matrix can be calculated. This algorithm is feasible in the case of accurate noise estimation, but in fact, the pixel noise estimation obtained by spectral dimensionality de-correlation is often not accurate. Therefore, the original HySime algorithm may not be satisfactory. An improved HySime algorithm based on noise whitening is proposed. It does not have to remove the noise from pixel by pixel, but firstly whitens the original data, and then accurately obtains the estimated value of the covariance matrix of noise. Then HySime algorithm is used to calculate the signal correlation matrix and the precision of the algorithm is improved. The results of simulation and experimental data show that the improved algorithm is more accurate and stable, which is in good agreement with the results obtained by the classical NSPP noise subspace projection algorithm in different cases, and the process of noise whitening is introduced. The adaptability of the algorithm to non-white noise is improved.
【作者單位】: 中國國土資源航空物探遙感中心;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;
【基金】:中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項目“天山-北山重要成礦區(qū)帶遙感調(diào)查”(編號:121201003000150008);“高光譜地質(zhì)調(diào)查技術(shù)方法研究”(編號:1212031513012)共同資助
【分類號】:TP751

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本文編號:2022722

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