基于局部联合偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法

发布时间：2018-02-02 06:57

本文关键词： 图像处理高光谱图像波段选择峰度偏度局部异常　出处：《激光与光电子学进展》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：偏度和峰度能够较好地表达高光谱图像的非高斯性,突出目标、纹理等异常信息,很好地应用于波段选择。为了更好地突出局部异常信息,在全局联合偏度-峰度指数模型基础上,提出了局部偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法。利用全局联合偏度-峰度指数对原始图像进行波段子空间划分,然后选择适当大小的模板窗口,计算窗口内的局部联合偏度-峰度指数,并以此方法遍历所有波段,求出累积局部联合偏度-峰度指数,最后进行波段选择。波段选择结果表明,局部联合偏度-峰度指数方法所选择波段分布更加广泛,效果更好。异常检测实验结果和融合结果表明,本文方法所得图像在客观指标评价中具有较大优势。
[Abstract]:The skewness and kurtosis can well express the abnormal information of hyperspectral image, such as non-#china_person0#, prominent target, texture and so on, and can be applied to the selection of wave band well, in order to better highlight the local abnormal information. Based on the model of global joint skewness kurtosis index, a method of band selection for hyperspectral images with local skewness and kurtosis is proposed. The global joint skewness kurtosis index is used to partition the band subspace of the original image. Then select the appropriate size of the template window, calculate the local joint skewness kurtosis index in the window, and this method traverses all the bands, and get the cumulative local joint skewness kurtosis index. Finally, the band selection results show that the local joint skewer-kurtosis index method is more widely distributed and the effect is better. The results of anomaly detection experiment and fusion show that. The image obtained in this paper has a great advantage in objective index evaluation.
【作者单位】：空军航空大学;
【基金】：吉林省教育厅十二五科研项目(2015448)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 高光谱遥感器能够同时获取目标区域的一维光谱信息和二维几何空间信息[1]。因此,高光谱图像能反映不同地物目标独特的光谱信息,并且能探测到边缘、纹理等空间特征难以探测的目标,有助于更加精细地进行地物分类和目标识别。然而,高光谱数据包含众多波段,数据量巨大,因此,高光谱

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