高光譜圖像是光譜與圖像信息的結(jié)合,是20世紀(jì)以來遙感技術(shù)中發(fā)展最為突出的方向之一,它為醫(yī)療、礦物勘探、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域發(fā)展做出重大貢獻(xiàn)。而數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、冗余信息與噪聲多,是處理高光譜數(shù)據(jù)的一大難點(diǎn)。本文旨在研究能夠消除噪聲、充分挖掘數(shù)據(jù)信息、處理速度快的高光譜特征學(xué)習(xí)算法,以實(shí)現(xiàn)對高光譜圖像數(shù)據(jù)可靠且高效的處理。本文研究了極限學(xué)習(xí)機(jī)與自編碼器的相關(guān)原理。極限學(xué)習(xí)機(jī)具有速度快、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn),基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的自編碼器可利用極限學(xué)習(xí)機(jī)的優(yōu)勢快速學(xué)習(xí)出數(shù)據(jù)的特征。針對高光譜數(shù)據(jù),本文分析了高光譜圖像的空間特征與光譜特征,并針對性地介紹了MH預(yù)測算法。為了提高高光譜圖像的特征提取效率與分類精度,本文基于ELM-AE算法設(shè)計(jì)了:（1）基于高斯白噪聲與空譜聯(lián)合的MH-ELM-DAE高光譜特征學(xué)習(xí)算法;（2）基于深度學(xué)習(xí)與空譜聯(lián)合的MH-HELM-AE高光譜特征學(xué)習(xí)算法。本文在4個(gè)數(shù)據(jù)集上用兩個(gè)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證改進(jìn)算法的效果,并將Indiana Pines數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與其他算法的結(jié)果對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文改進(jìn)的MH-ELM-DAE和MH-HELM-AE算法對原始數(shù)據(jù)的特征提取效果提升較大。... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
2 相關(guān)理論與技術(shù)文獻(xiàn)綜述
    2.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)的相關(guān)原理
    2.2 自編碼器的相關(guān)原理
    2.3 高光譜圖像空間與光譜信息聯(lián)合相關(guān)原理
    2.4 本章小結(jié)
3 高光譜圖像特征學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)
    3.1 基于高斯白噪聲的ELM-DAE算法
    3.2 基于空譜聯(lián)合的MH-ELM-DAE高光譜圖像特征學(xué)習(xí)算法
    3.3 基于深度學(xué)習(xí)的MH-HELM-AE高光譜圖像特征學(xué)習(xí)算法
    3.4 本章小結(jié)
4 基于ELM-AE改進(jìn)的高光譜圖像特征學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)
    4.1 算法實(shí)驗(yàn)程序的實(shí)現(xiàn)
    4.2 算法性能綜合評測與分析
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于PCA和極限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜遙感分類研究[J]. 李靜,吳孔江.  北京測繪. 2018(07)
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碩士論文
[1]深度學(xué)習(xí)中的自編碼器的表達(dá)能力研究[D]. 王雅思.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014



本文編號：3686208