【摘要】：函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法是統(tǒng)計學(xué)中的新興分支,其研究對象為連續(xù)的數(shù)據(jù),具有重要的理論價值和應(yīng)用前景。而高光譜圖像數(shù)據(jù)在提供豐富光譜信息的同時,所具有的高維性、強(qiáng)相關(guān)性和高冗余性等特征,給傳統(tǒng)的高光譜圖像目標(biāo)探測帶來了挑戰(zhàn)。本文在對函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合高光譜圖像特性,將高光譜圖像離散數(shù)據(jù)表示為函數(shù)型數(shù)據(jù),并利用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行特征提取,建立新的基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的高光譜圖像目標(biāo)探測算法。首先,選用三次B-樣條作為基函數(shù),利用粗糙懲罰方法進(jìn)行平滑并求解基函數(shù)展開式的系數(shù),建立基于粗糙懲罰三次B-樣條平滑的高光譜圖像函數(shù)型數(shù)據(jù)表示模型。該模型充分利用了高光譜圖像豐富的光譜信息,將原始高光譜離散數(shù)據(jù)表示成函數(shù)的形式。其次,在典型相關(guān)分析方法的基礎(chǔ)上,引入平滑函數(shù)型典型相關(guān)分析方法,并將其運用于轉(zhuǎn)化后的高光譜圖像函數(shù)型數(shù)據(jù),提出了基于平滑函數(shù)型典型相關(guān)分析的高光譜圖像特征提取方法。通過基函數(shù)法,求解協(xié)方差函數(shù)的特征值和對應(yīng)的特征向量,得到平滑函數(shù)型典型相關(guān)分析的典型相關(guān)系數(shù)和典型變量。然后,根據(jù)獲取的典型變量,構(gòu)造高光譜圖像稀疏匹配子空間目標(biāo)探測中的背景字典,并分別在目標(biāo)字典為局部字典和全局字典的情形下,建立基于平滑函數(shù)型典型相關(guān)分析的高光譜圖像稀疏匹配子空間探測模型。最后,在RIT self-test高光譜圖像數(shù)據(jù)庫中,驗證本文所提出的目標(biāo)探測算法的有效性,并與同類目標(biāo)探測算法進(jìn)行對比分析,實驗表明本文所提算法優(yōu)于對比算法。總結(jié)本文的主要工作,構(gòu)想下一步的研究方向。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O212;TP391.41
【圖文】：

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文3圖1-1 高光譜圖像立方體與光譜曲線1.1.4 高光譜圖像處理的技術(shù)難點高光譜成像儀具有 10nm 數(shù)量級的光譜分辨率，使得捕獲所得的高光譜圖像與傳統(tǒng)的多光譜圖像相比存在著較大的差異，主要有如下數(shù)據(jù)特性[5]：(1) 維數(shù)高：高光譜圖像存在著數(shù)十、上百甚至成千個波段；(2) 數(shù)據(jù)量大：高光譜圖像波段數(shù)越多，數(shù)據(jù)量也相應(yīng)地越大，而且二者呈現(xiàn)出指數(shù)倍的增長關(guān)系；(3) 數(shù)據(jù)冗余度高：由于高光譜圖像相鄰波段之間的高度相關(guān)性，不可避免地存在大量的冗余信息；(4) 波段連續(xù)：在特定的光譜范圍內(nèi)，地物光譜近乎是連續(xù)的。高光譜圖像在各個領(lǐng)域的成功應(yīng)用推動了其快速發(fā)展，在對高光譜圖像處理方法的研究上也已經(jīng)獲得了很多重要的成果，但是，仍然存在著許多尚未解決的技術(shù)難點

圖 1-2 “Hughes”現(xiàn)象示意圖具體地，就高光譜圖像目標(biāo)探測而言，除了在上述高光譜圖像處理中涉及術(shù)難點外，其在實際問題的應(yīng)用上還存在著另外兩個困難[8]：照、濕度及視角等遙感環(huán)境對成像儀獲取的數(shù)據(jù)具有較大的影響，而且成儀獲取的地表的熱輻射或者地表物質(zhì)反射的太陽光需要經(jīng)過大氣層，大氣一部分對地物的反射和輻射信號，所以往往需要對成像光譜儀獲取的光譜行大氣校正等預(yù)處理；光譜圖像目標(biāo)探測以先驗信息為基礎(chǔ)，即需要將被探測目標(biāo)與已有的光譜進(jìn)行光譜匹配，而實際探測到的高光譜圖像包含的地表目標(biāo)種類很多，不知需要探測的目標(biāo)的真實光譜信息。因此，本文結(jié)合函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法的優(yōu)勢，針對高光譜圖像常用的離散方法未充分利用波長信息的特點，以及因為離散數(shù)據(jù)維數(shù)有限會產(chǎn)生“Hu的難點，引入函數(shù)型數(shù)據(jù)分析理論。處理的對象由有限維的離散型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)

本論文研究內(nèi)容和思路

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 賀霖;潘泉;邸椺;李遠(yuǎn)清;;高光譜圖像目標(biāo)檢測研究進(jìn)展[J];電子學(xué)報;2009年09期

2 嚴(yán)明義;;函數(shù)性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析:思想、方法和應(yīng)用[J];統(tǒng)計研究;2007年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 杜博;高光譜遙感影像亞像元小目標(biāo)探測研究[D];武漢大學(xué);2010年

2 劉翔;基于光譜維變換的高光譜圖像目標(biāo)探測研究[D];中國科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所）;2008年

3 靳劉蕊;函數(shù)性數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用研究[D];廈門大學(xué);2008年

本文編號：2751784