基于波段指数的高光谱影像波段选择算法

发布时间：2018-05-06 16:03

  本文选题：图像处理 + 波段选择　； 参考：《激光技术》2017年04期

【摘要】：为了去除高光谱影像的数据冗余,提高高光谱影像处理的精度和效率,提出了一种基于波段指数的高光谱影像波段选择算法。采用小波变换对高光谱图像数据进行去噪处理,依据联合偏度-峰度指数将波段进行分组,再根据波段指数的大小确定相对较小指数的波段,并将其作为冗余波段进行去除,从而得到最小波段集。结果表明,利用该波段集和全波段所选的端元是一致的,在不影响端元提取的前提下,最大程度地去除了冗余波段,而且该波段集与全波段的分类精度较接近。该算法在波段选择过程中具有可行性与有效性,为降低高光谱影像维数提供了一种帮助。
[Abstract]:In order to eliminate the data redundancy of hyperspectral images and improve the accuracy and efficiency of hyperspectral image processing, a band selection algorithm based on band exponents is proposed. The hyperspectral image data are de-noised by wavelet transform. The bands are grouped according to the joint skewer-kurtosis index, and then the bands of the relatively small exponents are determined according to the magnitude of the waveband exponents, and the bands are removed as redundant bands. Thus the minimum band set is obtained. The results show that the band set is consistent with that of the whole band, and the redundant band is removed to the maximum extent without affecting the extraction of the end element, and the classification accuracy of the band set is close to that of the whole band. The algorithm is feasible and effective in the process of band selection, which provides a help to reduce the dimension of hyperspectral image.
【作者单位】： 长安大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41571346;40971217;11201038)
【分类号】：TP751

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1852958