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分析了高光谱遥感数据噪声滤波的作用和现状,实现了一种基于三次光滑样条函数的高光谱遥感数据噪声滤波算法,解决了目前高光谱遥感数据噪声滤波算法自适应效果不理想的问题.通过对AVIRIS数据试验,证明此方法简单易行,计算精度高,具有良好的局部自适应拟合能力,并能有效地滤除数据中的噪声,改善数据质量. 相似文献
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高光谱遥感数据三次光滑样条滤噪 总被引：6，自引：1，他引：6
分析了高光谱遥感数据噪声滤波的作用和现状，实现了一种基于三次光滑样条函数的高光谱遥感数据噪声滤波算法，解决了目前高光谱遥感数据噪声滤波算法自适应效果不理想的问题。通过对AVIRIS数据试验，证明此方法简单易行，计算精度高，具有良好的局部自适应拟合能力，并能有效地滤除数据中的噪声，改善数据质量。 相似文献
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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(5)
针对高光谱遥感影像线性特征提取方法在一定程度上会降低地物类别的可分性问题,在最小噪声分离变换基础上引入核方法,以小波核函数代替传统核函数,并将新型核最小噪声分离方法与支持向量机方法相结合,对高光谱影像数据进行分类。实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法适合于高光谱遥感影像的非线性特征,将其应用于HYDICE系统与AVIRIS系统所获得的实验数据集,与对照算法相比,总体分类精度可提高3%~9%。 相似文献
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基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类 总被引：6，自引：0，他引：6
针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点,在综合各种数据降维方法的基础上,提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的AVIRIS数据为例,分析各波段信息量和相邻波段的相关性,利用子空间划分、分段波段指数选择法,进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别,应用J-M距离模型对其可分性进行判别,获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分类。实验结果表明,采用最佳波段组合方法,可以有效地提高高光谱的分类精度。 相似文献
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目前,高光谱遥感特征提取方法往往因受到噪声的干扰而导致降维效果欠佳。近年来,判别局部对齐DLA (Discriminative Locality Alignment)由于可以处理非线性分布样本、保留局部判别信息,同时避免矩阵奇异性问题,受到了很多学者的关注;但该方法无法有效估计和减少噪声对高光谱遥感影像的影响。针对以上问题,本文提出了最小噪声判别局部对齐MDLA (Minimum-noise Discriminative Locality Alignment)的线性特征提取方法和核最小噪声判别局部对齐KMDLA (Kernel Minimum-noise Discriminative Locality Alignment)的非线性特征提取方法。充分利用最小噪声分离MNF (Minimum Noise Fraction)的去噪能力,将MNF与DLA算法结合提出了MDLA方法,该方法首先利用MNF对高光谱遥感影像进行降维,减少图像中的噪声,然后再在子空间进行DLA变换得到最终的投影数据。为提高样本分布的非线性判别能力,基于KMNF与DLA算法将核方法引入MDLA,提出了KMDLA方法,该方法首先通过KMNF将原始空间的数据映射到新的特征空间,然后在特征空间中进行DLA变换得到最终的投影数据。实验部分首先利用3组高光谱遥感数据对提出算法的性能进行评价,并与相关特征提取算法进行了对比分析,最后分析了图像噪声对不同降维方法性能的影响。结果表明:提出的算法对高光谱遥感影像特征提取效果较好,且可有效减少噪声对影像的影响并提升其分类准确度。 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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基于三角网光滑规则的LiDAR点云噪声剔除算法 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对传统移动均值法、频率域信号分析等离散点云噪声剔除算法局限性的分析,结合LiDAR点云离散空间分布特性,本文提出一种基于三角网光滑规则的点云噪声剔除算法。该算法先快速生成离散点云的二维Delaunay三角网,并构建任意点的邻接拓扑关系,然后依据设定的光滑规则进行噪声信号点检测,并输出非噪声点信号。针对条带数据进行实验,结论表明本文算法适合离散点状噪声剔除,可较大程度提高点云数据的信噪比。 相似文献
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结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高光谱影像谐波分析融合(HAF)算法在影像融合时不顾及地物光谱曲线整体反射率这一缺陷,提出了结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合(GSHAF)改进算法。GSHAF算法可在完全保留融合前后像元光谱曲线波形形态的基础上,将高光谱影像融合简化为各像元光谱曲线的谐波余相组成的二维影像与高空间分辨率影像之间的融合。它是在原始高光谱影像光谱曲线被谐波分解为谐波余项、振幅和相位后,首先将其谐波余项与高空间分辨率影像进行GS变换融合,这样便可有效地修正融合后像元光谱曲线的反射率特征,随后再利用该融合影像与谐波振幅、相位进行谐波逆变换,完成高光谱影像谐波融合。本文最后利用Hyperion高光谱遥感影像与ALI高空间分辨率影像对GSHAF算法进行可行性分析,再以HJ-1A等卫星数据对其进行普适性验证,试验结果表明,GSHAF算法不仅可以完全地保留光谱曲线波形形态,而且融合后影像的地物光谱曲线反射率更接近真实地物。 相似文献
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由于物体表面的空间分布通常是富有规律且局部连续的,在高光谱影像分类中应充分利用其光谱和空间信息。本文在对高光谱影像立方体进行降维处理的基础上,提出了一种联合空域和谱域信息的高光谱影像高效分类方法。首先,分别选用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和正交投影波段选择(Orthogonal Projection Band Selection,OPBS)两种方法对原始高光谱数据进行预处理,获取降维后的影像数据。然后在其基础上提取扩展形态学特征(Extended Morphology Profiles,EMP)和地物表面纹理特征,组成联合光谱和纹理、形状结构特征。最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对联合特征进行分类。针对不同真实高光谱数据集的实验结果表明,本文提出的方法运算效率高且具有令人满意的分类性能。 相似文献
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受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势,在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束,并结合加权稀疏技术,在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理,可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近,使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息,空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明,与其他先进的稀疏解混方法相比,所提方法具有更好的抗噪性,能够提高解混精度。 相似文献
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显著性权重RX高光谱异常点检测 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。 相似文献
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高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。 相似文献
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高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。 相似文献
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With nanometric spectral resolution and number of bands as high as 220, Hyper spectral sensors like Hyperion and AVIRIS are gaining wide appreciation. Narrow, continuous wavelength of bands upon a vast spectrum of electromagnetic wavelength enables better precision in identification of materials by distinguishing between their unique spectral signatures. However, their poor spatial resolution is a major impediment in realising the full potential of hyperspectral imaging. Efforts are being made worldwide to improve the spatial resolution of hyperspectral imagery by fusing them with registered panchromatic imagery of higher resolution. However, most of the conventional methods fail to preserve the spectral fidelity of the fused images due to severe color distortion. Here, we propose an efficient paradigm to sharpen hyperspectral imagery with high spatial information content and minimal color distortion using color normalization by Lαβ and intensity image generation using Spectral Mixture Analysis. Quantitative assessment indices have been calculated to prove that our method is superior in terms of minimization of color distortion and maximization of spatial details as compared to other methods. 相似文献
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In this study, a novel noise reduction algorithm for hyperspectral imagery (HSI) is proposed based on high-order rank-1 tensor decomposition. The hyperspectral data cube is considered as a three-order tensor that is able to jointly treat both the spatial and spectral modes. Subsequently, the rank-1 tensor decomposition (R1TD) algorithm is applied to the tensor data, which takes into account both the spatial and spectral information of the hyperspectral data cube. A noise-reduced hyperspectral image is then obtained by combining the rank-1 tensors using an eigenvalue intensity sorting and reconstruction technique. Compared with the existing noise reduction methods such as the conventional channel-by-channel approaches and the recently developed multidimensional filter, the spatial–spectral adaptive total variation filter, experiments with both synthetic noisy data and real HSI data reveal that the proposed R1TD algorithm significantly improves the HSI data quality in terms of both visual inspection and image quality indices. The subsequent image classification results further validate the effectiveness of the proposed HSI noise reduction algorithm. 相似文献
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面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析 总被引：2，自引：2，他引：0
为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。 相似文献