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本文提出了一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留原始影像的信号成分。利用该算法作用于多组含噪高光谱数据,对比逐波段二维维纳滤波算法、小波降噪算法等传统数字图像降噪算法的结果,实验证明了这种新型降噪算法的有效性。 相似文献
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随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的研究方向。高光谱图像的空间关联、光谱关联和空间—光谱联合关联导致干净的高光谱图像存在低维子空间中。低秩先验是高光谱图像普遍的物理性质,然而基于低秩表示的方法通常需要复杂的参数设置和计算。基于深度学习方法直接从数据中学习到干净图像的先验信息,具有较强的表达能力,但依赖大量数据且缺乏对高光谱图像物理知识如低秩性的有效利用。为了解决这些问题,本文利用高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提出一种低秩张量嵌入深度神经网络方法,可以有效去除高光谱图像中的噪声。该方法采用低秩张量分解模块对高光谱图像的特征图进行低秩表示,通过全局池化和卷积等操作完成秩一向量的生成和低秩张量的重构。同时,将低秩张量分解模块与Unet相结合,对浅层特征进行低秩张量表示,以捕捉高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提高了模型的去噪能力。当噪声标准差在[0—95]时,算法可以取得41.02 dB的PSNR和0.9888... 相似文献
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利用超平面最小方案,针对高光谱数据在空间维和光谱维建立能量函数,通过两个权重系数调节空间维数据曲面光滑程度和光谱曲线光滑程度,达到联合抑制噪声的目的。实验中,对Hamamatsu相机和AVIRIS采集的高光谱影像数据中比较严重的噪声污染,该方法有效地降低了噪声的影响,在AVIRIS水吸收带处的去噪效果尤为明显。 相似文献
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针对高光谱影像非线性分类问题,根据高光谱影像光谱分辨率高且光谱具有非线性的特点,结合深度学习理论,提出了一种采用降噪自动编码器(DAE)的高光谱影像分类方法。该方法结合降噪自动编码器与SOFTMAX分类器,构造深层网络分类模型;然后,利用加噪后的光谱数据,采用Dropout方法对分类模型进行预训练和微调;最后,利用训练得到的网络模型学习高光谱影像光谱的隐含特征,实现高光谱影像的分类。采用该方法对AVIRIS和PHI的高光谱影像分别进行分类对比实验,结果表明该方法能有效提高高光谱影像分类精度。 相似文献
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本文针对高光谱遥感影像端元丰度的稀疏性和空间分布平滑性,提出一种基于空间同质分析的稀疏解混算法。该算法首先对高光谱影像进行空间同质分析来提取同质指数,然后根据同质指数对稀疏回归解混模型中的空间正则项赋予不同权重,使其能更好地反映高光谱影像端元丰度分布的空间复杂性,进而实现对高光谱混合像元的有效分解。模拟数据和真实数据的实验分析表明：本文提出的算法能更好地保持结果的稀疏性和丰度空间分布的平滑性并且具有一定的抗噪性,提高了整体的解混精度。 相似文献
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高光谱影像受到高维波段间强相关性的困扰,导致处理应用的困难。而现有高光谱波段选择方法通常以线性角度考虑波段间关系,未充分考虑多尺度的信息且容易受到噪声的影响,导致所选的波段子集性能不佳。为了克服上述问题,本文提出了基于多特征的深度子空间聚类方法进行高光谱影像波段选择。该方法将自表达层嵌入到卷积自编码器中学习子空间自表达系数,充分考虑了空间信息和光谱信息的交互,用非线性的视角思考了波段间关系。为了提高潜在表征的学习能力,提升自表达系数学习的准确性,本文将注意力模块和多特征提取模块与卷积自编码器相结合,进一步降低了异常值的干扰。本文在3个高光谱遥感影像数据集上,将提出的方法与几种经典主流的方法进行多种对比实验,证明了本文方法能够选择具有代表性的波段子集。 相似文献
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高光谱遥感影像的波段光谱特征是各类地物内在物理化学性质的反映,在对不同地物进行分类与识别时具有巨大潜能,但由于其波段多造成的信息冗余,需要对高光谱数据进行有效降维,以提高高光谱影像的分类准确度。本文提出了基于判别局部片排列的流形学习算法（DLA）对Hypersion高光谱数据进行降维,通过对局部样本数据进行流形学习框架内的优化训练,将原始光谱特征空间转换为低维的最优判别流形子空间,然后在该子空间内利用最大似然分类器对Hypersion影像中的每个像素进行分类,并与主成分分析（PCA）、原始光谱特征（spectral）降维方法的分类效果进行比较。结果表明,DLA能够有效提高高光谱数据的分类准确度,对不同树种分类取得了满意效果。 相似文献
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郭学兰;杨敏华;毛军;周秋琳 《东北测绘》2013,(4):144-146,149+152
针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04%,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度。 相似文献