端元可变的高光谱图像解混算法研究

发布时间：2023-02-06 19:53

　　光谱解混是高光谱图像众多应用中需要解决的一个关键问题。传统的光谱解混方法假定每类地物仅有一种端元光谱,其端元集是固定的。由于地物的复杂多样性和成像条件的影响,高光谱图像“同物异谱”和“异物同谱”现象普遍存在,从而导致对所有像元用固定的端元集进行解混精度受限。因此,研究端元可变的高光谱图像解混算法对提高高光谱图像的应用具有重要的意义。本文针对端元可变的端元束提取以及多端元光谱混合分析算法展开研究,主要研究内容如下:(1)针对现有的基于光谱信息和空间信息的端元束提取方法没有充分考虑冗余端元的去除,导致后续光谱解混误差增加和光谱解混复杂度较高的问题,提出了一种基于超像素分割和像元纯度指数的端元束提取方法。首先通过PPI提取初始候选端元,每个超像素内保留一个候选端元并以超像素为邻域计算其均质性指数,对保留的端元根据其均质性指数进行筛选,通过聚类得到每类地物的端元束,并进一步去除类内冗余端元。仿真和真实数据实验结果表明,所提出的方法能有效提取可变端元且能降低后续光谱解混的复杂度。(2)针对基于超像素分割和纯像元指数的端元束提取算法无法有效解决含多种植被和植被与其他地物致密混合的城市高光谱数据的问...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状与发展趋势
        1.2.1 固定端元的光谱解混研究现状
        1.2.2 端元可变的光谱解混研究现状
        1.2.3 发展趋势
    1.3 本文创新点
    1.4 论文组织结构
第2章 基于超像素分割和像元纯度指数的端元束提取
    2.1 引言
    2.2 基于纯像元指数的端元提取算法
    2.3 超像素分割
    2.4 PPISS算法
        2.4.1 算法原理
        2.4.2 PPISS算法分析
    2.5 PPISPS算法
    2.6 实验结果分析
        2.6.1 端元光谱曲线聚类算法选择实验
        2.6.2 PPISPS算法性能验证实验
    2.7 本章小结
第3章 植被指数分析结合PPISPS的端元束提取
    3.1 引言
    3.2 植被指数
    3.3 算法描述
    3.4 实验结果分析
        3.4.1 仿真实验
        3.4.2 真实实验
    3.5 本章小结
第4章 由粗到细的高光谱图像多端元光谱混合分析
    4.1 引言
    4.2 光谱混合模型
        4.2.1 线性光谱混合模型
        4.2.2 多端元线性光谱混合模型
    4.3 典型多端元光谱混合分析算法
        4.3.1 多端元光谱混合分析
        4.3.2 H-MESMA
        4.3.3 ISMA
    4.4 CFSMA算法描述
    4.5 算法时间复杂度分析
    4.6 实验结果分析
        4.6.1 仿真实验
        4.6.2 真实实验
    4.7 本章小结
第5章 总结和展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3736508