高光谱影像非监督波段选择技术研究

发布时间：2017-06-06 00:02

  本文关键词：高光谱影像非监督波段选择技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：高光谱影像非监督波段选择算法不需要预先知道图像中的相关先验信息,即可对高光谱图像进行波段选择,在实际的应用场景中这些先验信息往往是没有的或者很难获得,非监督波段选择算法可以很好地应用在这些场景中并完成波段选择的任务,有效地对高光谱数据进行降维。本文对高光谱影像非监督波段选择技术进行了研究,主要的工作如下：1.研究了常见的非监督波段选择算法,并将它们大致归为三类,分别是逐步前向搜索波段选择分析、按波段权重排序波段选择分析和波段聚类选择分析。2.研究了不同的波段选择评价方法,可按照目标检测的效果来评价,也可按照目标分类的效果来评价,其中目标检测包括正交子空间投影目标检测、约束线性判别分析目标检测和全约束最小二乘目标检测,目标分类主要使用了支持向量机方法。3.考察比较了逐步前向搜索波段选择分析中如何有效地确定已选波段集合和增加下一个波段的方法,基于光谱信息散度提出了最大化最小光谱信息散度的波段选择方法,还对按波段按权重排序波段选择分析中涉及到的去相关算法进行了改进,使其不再依赖于初始相关阂值的设定,而仅与所需选择的波段数目有关。4.在MATLAB平台下对波段选择和评价方法进行了算法实现,并在计算机合成的高光谱图像和真实的高光谱影像上对相关方法进行了实验分析。最后总结了本文所做的工作,并对今后非监督波段选择研究方向进行了展望。
【关键词】：高光谱影像 非监督波段选择 光谱信息散度 目标检测和分类
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景及意义9-11
• 1.2 高光谱影像非监督波段选择研究的现状及难点11-12
• 1.2.1 研究现状11
• 1.2.2 研究难点11-12
• 1.3 本文的主要研究内容和工作安排12-14
• 1.3.1 主要工作12
• 1.3.2 章节安排12-14
• 第二章 常用非监督波段选择算法14-26
• 2.1 引言14
• 2.2 前向搜索选择分析14-19
• 2.2.1 正交子空间投影波段选择14-17
• 2.2.2 多元线性回归分析17-19
• 2.3 波段排序选择分析19-23
• 2.3.1 第一光谱导数19
• 2.3.2 约束波段选择19-23
• 2.4 波段聚类选择分析23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 波段选择评价体系与准则26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 基于目标检测的波段选择评价26-31
• 3.2.1 正交子空间投影理论26-28
• 3.2.2 约束线性判别分析理论28-29
• 3.2.3 全约束最小二乘理论29-31
• 3.3 基于目标分类的波段选择评价31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 本文提出的波段选择方法34-53
• 4.1 引言34
• 4.2 光谱信息散度理论34-35
• 4.3 改进的波段选择算法35-36
• 4.4 改进的去相关算法36-38
• 4.5 实验结果与分析38-52
• 4.5.1 实验数据描述38-44
• 4.5.2 实验结果分析44-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 工作总结53-54
• 5.2 工作展望54-55
• 参考文献55-59
• 攻读硕士学位期间公开发表的论文及科研成果59-60
• 致谢60-61

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