高光譜圖像分類是對數據體中的每一個像素賦予一個類別標簽,以此判別地面物體的類屬及其分布狀況。速度快、精度高的高光譜遙感圖像分類算法是實現各種實際應用的前提條件。高光譜圖像分類一直受遙感信息處理科技人員的極大重視,大量研究者都在不斷探索新的方法、改進原有的方法,旨在不斷提高高光譜圖像分類算法的速度和精度。在這其中,空譜聯(lián)合分類受到越來越多的重視。分割的主成分分析能夠在保留空間結構的基礎上達到減少波段數量、降低運算量的效果。高光譜圖像在經過分割的主成分降維后,利用域變換遞歸濾波和局部二值模式兩種空間特征提取方法可有效提取空間特征,進而達到聯(lián)合空間和光譜信息的目的。基于此,本論文主要研究了基于分割的主成分分析和空間特征提取的兩種高光譜圖像分類算法:1.提出了一個新的基于分割的主成分分析(SPCA)和域變換遞歸濾波(DTRF)的高光譜圖像分類算法。首先利用SPCA方法降低高光譜圖像的維數和提取各波段子集的第一主成分。然后,使用不同參數的域變換遞歸濾波器對各波段子集第一主成分進行濾波,形成堆疊的邊緣保持濾波圖,實現了空間特征提取的功能。并用主成分分析(PCA)將堆疊的邊緣保持濾波圖進行特征融合,...

【文章頁數】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1遙感圖

北方民族大學2020屆碩士學位論文第一章緒論第一章緒論1.1研究背景遙感技術是從遠離地表的各種平臺遠距離借助傳感器感知目標，對收集到的信息經過傳輸、處理、分析，實現對目標進行探測和識別的技術[1]。高光譜遙感技術的發(fā)展是人類過去幾十年間對地觀測方面取得的重大突破之一，是當今遙感的....

圖一維信號域變換遞歸濾波()()()()()

北方民族大學2020屆碩士學位論文第三章基于SPCA和域變換遞歸濾波的高光譜圖像分類第三章基于SPCA和域變換遞歸濾波的高光譜圖像分類3.1引言分割的主成分分析(SPCA)可以有效提取不同類地物的光譜差異信息，最大程度保留地物結構，而域變換遞歸濾波(DTRF)可以有效提取圖像的邊....

圖3.2一維信號域變換

北方民族大學2020屆碩士學位論文第三章基于SPCA和域變換遞歸濾波的高光譜圖像分類()()()圖3.2一維信號域變換它表明變換域中的相鄰樣本的歐幾里得距離必須等于其在原始域中的1范數，為避免等式左邊的絕對值運算，令是單調遞增的，即(+)≥()，在對上式兩邊作的偏導，得到：′()....

圖3.4參數和對濾波效果的影響.(a)輸入

北方民族大學2020屆碩士學位論文第三章基于SPCA和域變換遞歸濾波的高光譜圖像分類()()()()()()圖3.4參數和對濾波效果的影響.(a)輸入高光譜波段，(b)-(f)不同參數設置的濾波波段(5)第五步，對堆疊的邊緣保持濾波圖用PCA進行特征融合。如果直接將堆疊的邊緣保持....

本文編號：3942780