隨著高光譜成像技術(shù)的不斷成熟,其應(yīng)用領(lǐng)域越加廣泛,提高對高光譜數(shù)據(jù)的處理能力和分類性能是社會發(fā)展的必然趨勢,對國家安全維護、資源合理利用、環(huán)境監(jiān)測和城市規(guī)劃管理都具有重大意義。分類是高光譜圖像（HSIs）應(yīng)用的關(guān)鍵步驟,由于HSIs有大量的光譜帶,且只有少量訓(xùn)練樣本,導(dǎo)致HSIs分類成為一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。然而HSIs數(shù)據(jù)光譜波段之間通常是相關(guān)的,所以在分類之前,一般先對HSIs數(shù)據(jù)進行降維。本文主要圍繞對高光譜圖像的降維和分類這兩個問題展開研究。在高光譜圖像降維方面,提出了一種新的基于加權(quán)空譜均值濾波的全局局部判別降維算法（WW）,該算法充分利用了HSIs數(shù)據(jù)的光譜信息和空間特征,以及全局和局部結(jié)構(gòu)特征。首先為了加強相鄰像素的相關(guān)性,利用空間特征對像素光譜進行加權(quán)空譜均值濾波（WSSMF）,然后為了構(gòu)建全局局部判別矩陣,我們提出了加權(quán)空譜局部鄰域保持（WSSLNP）矩陣,并將其作為局部回歸算子嵌入到正則化線性判別分析（RLDA）模型中形成一個強大的降維算法。在高光譜圖像分類方面,提出了空譜協(xié)同分類算法（SC-NN）,以充分利用HSIs數(shù)據(jù)的光譜信息和空間連續(xù)特性,該算法首先使用最近... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

(a)IndianPinesdataset的偽彩色圖像(R:50,G:30,B:20)；(b)類別標簽圖

圖 2-3 (a) Pavia University 數(shù)據(jù)的偽彩色圖像 (R: 60, G: 30, B: 2)；(b) 類別標簽圖Salinas圖像是 1998年由AVIRIS傳感器拍攝于加利福尼亞西部的 Salinas山谷,其特點是高空間分辨率（3.7米）。該圖像大小為217x512像素，和IndianPines圖像一樣，共包含224個波段，去除包含吸水區(qū)域和噪聲的20個波段，一般使用剩余204個光譜波段所成圖像進行實驗,包括蔬菜，裸露的土壤和葡萄園等16個類別的地物。圖2-4為Salinas數(shù)據(jù)的偽彩色圖像及相應(yīng)的類別標簽圖。

一般使用剩余204個光譜波段所成圖像進行實驗,包括蔬菜，裸露的土壤和葡萄園等16個類別的地物。圖2-4為Salinas數(shù)據(jù)的偽彩色圖像及相應(yīng)的類別標簽圖。(a) (b)Brocoli_green_weeds_1 C1 Vinyard_untrained C2 Fallow C3 Lettuce_romaine_4wk C4Brocoli_green_weeds_2 C5 Fallow_rough_plow C6 Celery C7 Lettuce_romaine_5wk C8Soil_vinyard_develop C9 Corn_senesced_green_weeds C10 Stubble C11 Lettuce_romaine_6wk C12Grapes_untrained C13 Vinyard_vertical_trellis C14 Fallow_smooth C15 Lettuce_romaine_7wk C16圖 2-4 (a) Salinas 數(shù)據(jù)的偽彩色圖像 (R: 52, G: 25, B: 10)；(b) 類別標簽圖HYDICE 圖像數(shù)據(jù)集是在華盛頓 DC 購物中心由機載高光譜數(shù)字圖像采集實驗傳感器獲取。這個數(shù)據(jù)集包含 305 條掃描線，每條線有 280 個像素�？臻g分辨率約為 2.8 米。在去除低信噪比和吸水帶后，剩余的位于可見光譜和紅外光譜的 0.4-2.4 m區(qū)域 191 個通道用于實驗分析。在這個實驗中使用來自 7 個類的總共 777 個像

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3046502