【摘要】：高光譜圖像具有豐富的空間、輻射和光譜信息,在數(shù)據(jù)獲取、傳輸、分析過程中,數(shù)據(jù)量的增加對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集壓縮提出了新的挑戰(zhàn);同時(shí)由于地物本身、空間分辨率、大氣環(huán)境等因素的影響,混合像元現(xiàn)象普遍存在于高光譜圖像中,混合像元分解不僅能獲取像元真實(shí)信息,也有助于圖像分類、地物分析等應(yīng)用。本課題圍繞建立基于壓縮感知的高光譜混合像元分解以及基于像元線性混合模型進(jìn)行重構(gòu)的方法,對(duì)信號(hào)稀疏表示、壓縮感知、混合像元分解以及高光譜圖像重構(gòu)等方面展開研究。本課題主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)介紹稀疏表示、壓縮感知技術(shù)、高光譜圖像混合像元分解的特點(diǎn)和研究現(xiàn)狀,介紹稀疏表示、壓縮感知框架分析壓縮感知重構(gòu)的實(shí)現(xiàn)原理,然后通過對(duì)高光譜線性混合模型的分析,從理論上闡述像元線性混合模型和壓縮感知理論之間的聯(lián)系和區(qū)別,進(jìn)而基于兩者之間模型的共性,將像元線性混合模型融入到壓縮感知框架中,并基于已知光譜庫(kù),實(shí)現(xiàn)端元提取和豐度反演;(2)通過合成數(shù)據(jù),模擬真實(shí)場(chǎng)景中高光譜混合像元現(xiàn)象,分析所提出方案的合理性和有效性,分別利用OMP算法、SOMP算法,計(jì)算基于光譜庫(kù)的豐度矩陣,并利用所得豐度矩陣的二范數(shù)提取端元、估計(jì)相對(duì)應(yīng)的豐度,并利用所提取端元的光譜夾角距離(SAD)和估計(jì)豐度的均方根誤差(RMSE)及標(biāo)準(zhǔn)偏差對(duì)算法性能進(jìn)行評(píng)估,同時(shí)與SMACC算法端元提取和豐度估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在壓縮感知框架下從已知端元庫(kù)中提取的端元是真實(shí)存在的,而非虛擬端元,且豐度矩陣的二范數(shù)差異明顯,端元自適應(yīng)提取效果好,豐度估計(jì)精度優(yōu)于SMACC算法;(3)根據(jù)高光譜圖像線性混合模型的特點(diǎn),經(jīng)過光譜域壓縮后的圖像仍然滿足線性混合模型,分別討論在已知端元光譜和未知端元光譜的情況下,對(duì)壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行豐度反演,并利用反演結(jié)果與端元光譜重構(gòu)高光譜圖像。通過對(duì)不同bpp下的壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),并利用峰值信噪比(PSNR)與標(biāo)準(zhǔn)OMP算法進(jìn)行比較評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在合成數(shù)據(jù)中,已知端元的重構(gòu)效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其余兩種;在真實(shí)數(shù)據(jù)中,已知端元和未知端元的重構(gòu)效果均好于OMP算法;(4)根據(jù)高光譜圖像在光譜域所具有的強(qiáng)相關(guān)性,通過分布式壓縮感知的方法提高重構(gòu)精度。在分布式壓縮感知的基礎(chǔ)上,基于光譜圖像的殘差,進(jìn)行自適應(yīng)碼流分配;根據(jù)引導(dǎo)濾波的特點(diǎn),基于引導(dǎo)濾波進(jìn)行分布式壓縮感知重構(gòu),并在考慮高光譜圖像噪聲分布的同時(shí),優(yōu)化關(guān)鍵波段與非關(guān)鍵波段的選擇策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的分布式壓縮感知重構(gòu)算法,所提出的算法在重構(gòu)性能上得到提升,同時(shí)具有去除高光譜圖像噪聲的作用,也可以保持植物光譜關(guān)鍵信息,有效地支持植物高光譜數(shù)據(jù)處理和分析。本課題通過壓縮感知框架與像元線性混合模型之間的聯(lián)系,利用壓縮感知實(shí)現(xiàn)混合像元分解,結(jié)果表明,所提出的解混方法優(yōu)于傳統(tǒng)解混方法;同時(shí)利用線性混合模型對(duì)高光譜圖像進(jìn)行重構(gòu),結(jié)果表明,該方法能夠在已知和未知端元的情況下,對(duì)高光譜圖像進(jìn)行端元提取及豐度估計(jì)從而實(shí)現(xiàn)重構(gòu),重構(gòu)效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法;同時(shí)在分布式壓縮感知的基礎(chǔ)上做了引導(dǎo)濾波、關(guān)鍵波段選擇以及基于圖像殘差的碼流分配等改進(jìn),重構(gòu)效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
【圖文】：

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文元數(shù)量均為 14 條的情況分別使用 VCA 算法、MVSA 算法和 SMACC 算法對(duì)上進(jìn)行混合像元分解，如下圖 2.5、2.6、2.7、2.8 分別為場(chǎng)景中真實(shí)存在的、以SA 算法和 SMACC 算法所提取的高光譜圖像的端元光譜：

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文元數(shù)量均為 14 條的情況分別使用 VCA 算法、MVSA 算法和 SMACC 算法對(duì)進(jìn)行混合像元分解，，如下圖 2.5、2.6、2.7、2.8 分別為場(chǎng)景中真實(shí)存在的、以SA 算法和 SMACC 算法所提取的高光譜圖像的端元光譜：圖 2.5 場(chǎng)景中真實(shí)端元
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP751

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9 范e

本文編號(hào)：2593830