高光谱影像纹理特征编码分形特征研究_舒宁
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化高光谱遥感图像是一种获取地面物体反射光谱信息的重要数据源。
在资源环境监测、农业生产、城市规划等领域，高光谱遥感图像的特征提取与分类算法优化具有重要意义。
本文将重点探讨高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化的方法和技术。
一、高光谱遥感图像的特征提取方法在高光谱遥感图像中，每个像素点包含多个波段的光谱信息，因此特征提取主要是从光谱、空间和纹理等多个方面进行。
以下介绍几种常用的特征提取方法：1. 光谱特征提取：光谱特征提取是指通过分析各个波段的光谱反射率，获取区分不同地物的特征。
常用的方法有平均光谱曲线、光谱强度、光谱比值等。
可以利用统计学方法或者光谱分解等技术进行光谱特征提取。
2. 空间特征提取：空间特征提取是指通过分析高光谱图像像素点之间的空间关系，提取地物的空间分布特征。
常用的方法有纹理特征、空间模式指数等。
可以利用滤波器、卷积操作、灰度共生矩阵等技术进行空间特征提取。
3. 纹理特征提取：纹理特征提取是指通过分析高光谱图像中地物表面纹理的特征，提取地物的纹理信息。
常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
可以通过计算纹理特征的统计值或者采用机器学习方法进行纹理特征提取。
以上是高光谱遥感图像中常用的特征提取方法，通过综合运用各种方法，可以获得更多的特征信息，提高特征提取的准确度和鲁棒性。
二、高光谱遥感图像的分类算法优化高光谱遥感图像分类是指将图像中的每个像素点划分到不同类别中，以实现对地物的识别和分类。
分类算法的优化可以提高分类的准确性和效率。
以下介绍几种常用的优化算法：1. 监督分类算法优化：监督分类算法是指在训练样本的基础上，通过对特征进行提取和选择，利用统计学或模型建立分类器，实现对遥感图像进行分类。
常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
通过优化特征选择、样本分布策略和分类器参数等方面，可以提高分类的准确性。
matlab高光谱影像分类
matlab高光谱影像分类高光谱影像分类是一种基于高光谱数据的图像分类方法，它可以通过对高光谱数据进行处理和分析，将图像中的不同物体或场景进行分类和识别。
在实际应用中，高光谱影像分类被广泛应用于农业、林业、环境监测、城市规划等领域，具有重要的应用价值和意义。
一、高光谱影像分类的基本原理高光谱影像分类的基本原理是利用高光谱数据中的光谱信息和空间信息，对图像中的不同物体或场景进行分类和识别。
高光谱数据是指在可见光和红外光波段内，对物体反射或辐射的光谱进行高精度采集和记录的数据。
高光谱数据包含了物体在不同波段内的反射率或辐射率，可以反映出物体的光谱特征，因此可以用于物体的分类和识别。
高光谱影像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、特征选择和分类器设计等步骤。
其中，数据预处理是指对高光谱数据进行去噪、辐射校正、大气校正等处理，以提高数据的质量和准确性；特征提取是指从高光谱数据中提取出有用的特征，如光谱特征、空间特征、纹理特征等；特征选择是指从提取出的特征中选择出最具有区分度和代表性的特征，以减少特征维数和提高分类准确率；分类器设计是指根据选定的特征和分类算法，设计出适合高光谱影像分类的分类器，如支持向量机、随机森林、神经网络等。
二、高光谱影像分类的应用高光谱影像分类在农业、林业、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用价值和意义。
1. 农业领域高光谱影像分类可以用于农作物的生长监测、病虫害识别、土壤质量评估等方面。
通过对农作物的高光谱数据进行分析，可以得到农作物的生长状态、叶绿素含量、水分含量等信息，从而实现对农作物的生长监测和管理。
同时，高光谱影像分类还可以识别出农作物中的病虫害，提高农作物的产量和质量。
2. 林业领域高光谱影像分类可以用于森林资源的调查、林木种类的识别、森林火灾的监测等方面。
通过对森林的高光谱数据进行分析，可以得到森林的植被覆盖度、植被类型、植被高度等信息，从而实现对森林资源的调查和管理。
遥感影像信息处理技术的研究进展英文翻译
遥感影像信息处理技术的研究进展英文翻译遥感影像信息处理技术的研究进展张良培，黄昕武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉 430079 摘要: 综述了遥感影像信息处理技术的研究进展, 主要包括高分辨率影像信息提取技术、影像超分辨率、高光谱影像处理和目标探测, 以及遥感影像处理与分类的人工智能方法。
对于高分辨率影像处理, 从纹理、形状、结构和对象的角度探讨了空间信息提取对于高分辨率影像解译的意义和作用, 分析了小波纹理、空间共生纹理、形状特征提取和面向对象分类技术的进展和存在的问题; 对于超分辨率技术, 文章主要介绍了超分辨率技术的最新进展, 及其在遥感影像(SPOT5 和MODIS)中的应用; 在高光谱数据处理方面, 从纯净像元和混合像元两方面介绍了最新的进展。
对于纯净像元方法, 主要分析了植被指数和统计方法, 混合像元方面, 则主要分析了像元分解、端元提取的最新技术方法; 在智能化信息处理方面, 先回顾了神经网络和遗传算法在遥感图像处理中的应用, 然后介绍了人工免疫系统对多、高光谱遥感影像分类研究的最新进展。
关键词: 高分辨率, 超分辨率, 高光谱, 人工智能最近，高分辨率遥感图像 (如快鸟，IKONOS，SPOT5等)和光谱通道(海波，MODIS，MERIS等)已经能够提供大量的信息，从而开辟了遥感应用程序新的途径(例如，城市测绘，环境监测，精细农业，人类 - 环境 - 地球的相互作用，等等)。
然而，它们同样使图像处理和分类面临着由于丰富的空间和光谱信息技术高分辨率数据和超维特征带来的挑战。
这表明，传统的方法对这些新的传感器是严重不足的。
在此背景下，本文旨在回顾这些新的数据类型下图像处理技术发展。
本文的结构如下，第一部分讨论了信息提取和高空间分辨率的图像分类，包括空间特征的提取和基于对象的分析。
第二部分的关注超分辨率重建技术。
第三部分介绍高光谱数据分析，第四部分讨论人工智能方法的遥感应用。
基于机器学习的高光谱图像分类方法研究
基于机器学习的高光谱图像分类方法研究高光谱图像分类是从高光谱遥感图像中提取出不同地物的特征，并将其分配到相应的类别中的过程。
高光谱图像具有丰富的光谱信息，因此在地物分类和识别中具有广泛的应用。
近年来，随着机器学习方法的发展，基于机器学习的高光谱图像分类方法成为研究热点之一。
本文将重点探讨基于机器学习的高光谱图像分类方法的研究进展和应用现状。
高光谱图像分类算法的关键在于选择合适的特征提取方法和分类器。
特征提取是高光谱图像分类的前提，其目的是从图像中提取出能够有效表征不同地物的特征。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取、空间特征提取和频谱特征提取。
光谱特征提取是指从高光谱图像的光谱波段中提取特征，如反射率、发射率等。
空间特征提取是指从高光谱图像的空间分布中提取特征，如纹理、形状等。
频谱特征提取是指从高光谱图像的频域中提取特征，如能量、频率等。
在特征提取之后，需要选择合适的分类器对提取到的特征进行分类。
常用的高光谱图像分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（Artificial Neural Network）等。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，其优点是对小样本和非线性数据有较好的适应能力。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树进行分类，具有较强的鲁棒性和精度。
人工神经网络是一种仿生学习模型，可以模拟人脑神经元的工作原理，具有较强的非线性建模能力。
以支持向量机为例，介绍基于机器学习的高光谱图像分类方法的一般流程。
首先，对高光谱图像进行预处理，包括波段选择、波段去噪、图像辐射定标等。
然后，从预处理后的图像中提取特征，常用的特征提取方法包括主成分分析（Principal Component Analysis）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）等。
接着，将提取到的特征作为训练样本输入到支持向量机模型中进行训练。
分形理论在图像信息提取中的应用
多媒体技术2008年第3期分形理论在图像信息提取中的应用张璐璐，范海玲(华东师范大学地理系，上海200062)摘要：文章介绍了分形理论及分形维数，综述了分形维数在图像信息提取中的应用。
分别应用分形维数和灰度共生矩阵方法，对遥感图像中的树种进行分类提取，通过对比两种方法分类精度可以看出，分形维数方法在图像信息提取中具有较好的效果。
关键词：分形；图像信息；分维；灰度共生矩阵中图分类号：TP39l：T P75文献标识码：AA ppl i cat i ons of Fr a ct al T heor y i n t he St udy of I m a ge T ext ur e A nal ysi sZ H A N G L u—l u，FA N H ai—l i ng(D e panm ent of G eog m phy，Eas t C hi na N o珊al U ni vers i t y，Shanghai200062)K e y w or ds：f hct al t hPor y；i m a ge t ext ure anal ys i s；t he gr ey l evel1分形理论简介。
鬻1．1分形概念篡分形(f r aPt al)是由M andel bm t在20世纪70年代首先引入自然科学领域的，它的原意是不规则的、支离破碎的物体。
分形所研究的对象是内部结构匀质的物体，但是在实际所研究的图像对象中，还需要考虑组成物体的质量分布等，这时就可以运用多重分形来解决这一问题。
多重分形是把所研究对象的某些物理量的差别，归一化后得到一个概率分布集，再用一个多重分形谱进行描述，得到的结果包含了许多被简单分形忽略的信息。
1．2分形维数分形维数(fract al di m e ns i on)，又叫分维、分数维，是分形几何学定量描述分形集合特征和几何复杂程度的参数。
在图像科学中常用的一种分形维数是盒子维数。
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。
其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。
在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。
由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。
在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。
因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。
一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。
特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。
常用的特征提取方法包括如下几种。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。
在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。
这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。
2. 独立成分分析（ICA）ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。
在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。
这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。
3. 小波变换（WT）WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。
在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。
基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究
基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究摘要：高光谱图像是一种获取多波段信息的有效手段，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业科学等领域。
然而，由于数据量庞大且存在噪声，高光谱图像的异常检测变得十分困难。
本文提出了一种基于自编码器的高光谱图像异常检测算法，该算法可以对高光谱图像进行无监督特征学习和异常检测，具有较好的性能。
1. 引言高光谱图像是一种在可见光和红外波段之间连续采样的图像，可以提供丰富的波段信息。
它由数百甚至上千个离散波段组成，与传统的彩色图像相比，高光谱图像能够捕捉到更多的细节和特征。
因此，它在地质勘探、环境监测、农业科学等领域有着广泛的应用。
高光谱图像异常检测是在高光谱图像中寻找不合理或不寻常像素的过程，可以帮助人们发现隐藏在大量数据中的有趣信息。
然而，由于高光谱图像的数据量庞大且存在噪声，传统的异常检测方法在处理高光谱图像时往往效果不佳。
2. 相关工作目前，高光谱图像异常检测研究主要集中在两个方向，一是基于统计的方法，另一个是基于机器学习的方法。
基于统计的方法主要通过建立统计模型来描述正常像素的分布，并将偏离这个分布的像素视为异常。
然而，这种方法往往对数据的分布假设过于简单，容易受到噪声和数据不平衡的影响。
基于机器学习的方法通过使用监督学习或无监督学习算法，利用已经标记好的正常像素和异常像素进行建模，然后对未知像素进行分类。
尽管这些方法在一定程度上能够提高异常检测的准确性，但是它们对于高光谱图像的特征提取和数据预处理方面的问题仍然存在挑战。
3. 自编码器算法为了解决高光谱图像异常检测中的问题，本文提出了一种基于自编码器的异常检测方法。
自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的低维表示来重构原始数据。
它由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入映射到低维表示，解码器将低维表示映射回原始数据空间。
在训练过程中，自编码器通过最小化重构误差来学习输入数据的表示。
高光谱图像分类技术研究及其应用
高光谱图像分类技术研究及其应用高光谱图像分类技术是一种利用高光谱数据进行自动分类的方法。
随着遥感技术的发展和高光谱数据获取手段的日益完善，高光谱图像分类技术成为了遥感数据处理领域的热点研究方向。
本文将从高光谱图像的概念入手，介绍高光谱图像分类技术的基本原理和方法，并探讨其在农业、环境、地质勘探等领域的应用情况。
一、高光谱图像概念高光谱是指光谱带宽小于5纳米的可见和近红外波段范围内的光谱数据。
高光谱图像就是在一定范围内获取物体表面反射光谱数据的图像。
高光谱图像包含了物体表面的光谱信息，可以通过分析反射光谱数据来识别和分类不同物质。
与传统彩色图像相比，高光谱图像具有更高的信息量和更强的识别能力，因此在农业、环境、地质勘探等领域得到了广泛应用。
二、高光谱图像分类技术原理高光谱图像分类是一种利用计算机算法自动对高光谱图像进行分类的技术。
其基本原理是：将高光谱图像中的每一个像素点看作是一个高维度的光谱向量，通过对这些向量进行聚类或分类，得到图像中各个物体的空间分布和数量信息。
高光谱图像分类技术通常包含以下步骤：1、光谱预处理对高光谱图像的光谱数据进行预处理，包括光谱重采样、波段处理、噪声去除等操作，将光谱数据转化为更易于处理和分析的形式。
2、特征提取从高光谱图像中提取更有代表性的特征，用于分类器的训练和分类任务中。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
3、分类器设计设计一个分类器，将特征向量映射到类别标签上，从而实现高光谱图像分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树等。
4、分类结果评估对分类结果进行评估，包括分类精度、召回率、准确率、F1值等指标。
三、高光谱图像分类技术应用高光谱图像分类技术具有广泛的应用前景，下面介绍其在农业、环境和地质勘探等领域的应用情况。
1、农业领域高光谱图像分类技术可以应用于农业领域，用于实现农作物的分类和监测。
高光谱图像处理与分类技术研究
高光谱图像处理与分类技术研究概述高光谱图像处理与分类技术是一种将光谱信息与图像处理相结合的技术，通过获取物体的光谱特征，实现对不同物质的分类和识别。
该技术在农业、地质、环境监测等领域具有广泛应用前景。
本文将对高光谱图像处理与分类技术的研究进行探讨，包括高光谱图像获取、预处理、特征提取和分类方法等方面的内容。
高光谱图像获取高光谱图像通过设备获取的光谱信息包括大量的连续波段，通常分布在可见光和红外光谱范围内。
为了获得全谱段的光谱信息，研究人员采用了多种高光谱图像获取设备，如高光谱成像仪、光谱辐射计等。
这些设备通过采集被测物体在不同波段下的反射、辐射或发射信息，构成高光谱图像。
在采集图像过程中，需要注意光照条件、相机参数等因素的控制，以保证图像获取的准确性和真实性。
高光谱图像预处理高光谱图像预处理是对采集到的高光谱图像进行去噪、校正、增强、注册等操作的过程。
预处理的主要目的是消除图像中的噪声、提高图像质量、增强图像的特征信息，并在多个波段的图像之间建立准确的对应关系。
在去噪的过程中，可以采用滤波器、小波变换等方法，通过滤波、降噪等操作降低图像中存在的噪声。
在图像校正中，可以通过辐射校正、几何校正等方法，对图像进行辐射定标和几何矫正，以提高图像的准确性和可靠性。
在图像增强中，可以采用直方图均衡化、对比度增强等方法，突出图像的特征信息。
在图像注册中，可以通过特征提取和匹配的方法，建立多个波段之间的对应关系，便于后续的分类和识别任务。
高光谱图像特征提取高光谱图像特征提取是高光谱图像处理的核心步骤之一，通过提取物体不同波段下的光谱信息和空间分布特征，来表征物体的各个方面。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取和空间特征提取两类。
光谱特征提取主要是从高光谱图像的光谱曲线中提取出特征信息。
其中常用的方法有：主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、最大似然分类器等。
这些方法可以通过对光谱进行降维操作，将高维的光谱数据转化为低维的特征向量，以减少特征的冗余度和计算复杂度。
高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势
高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势1. 引言1.1 高光谱图像处理技术的定义高光谱图像处理技术是一种利用光谱信息进行图像分析和处理的技术。
通过获取物体在不同波长下的反射率或透射率的数据，高光谱图像可以提供丰富的光谱信息，从而实现对物体材质、成分、结构等特征的细致分析和识别。
与传统图像处理技术相比，高光谱图像处理技术能够提供更多的信息，为图像分析和识别提供更多的可能性。
高光谱图像处理技术在军事侦察、环境监测、农业资源调查等领域具有重要的应用价值。
通过对高光谱图像的处理和分析，可以实现对地面目标的精准识别和监测，为决策提供科学依据。
目前，国内外在高光谱图像处理技术方面的研究已取得了一系列成果，涵盖了高光谱图像采集、处理、分析等方面。
随着技术的不断发展，高光谱图像处理技术将进一步完善和拓展，为各个领域的实际应用提供更加可靠和有效的技术支持。
1.2 研究意义高光谱图像处理技术具有重要的研究意义。
通过高光谱图像处理技术，我们可以获得目标物体在大量连续光谱波段上的光谱信息，能够更准确地反映物体的特征和性质。
这对于地质勘探、环境监测、农业管理等领域具有重要意义，可以帮助提高工作效率并减少成本。
高光谱图像处理技术在遥感领域具有广泛的应用前景，能够实现对多种地表覆盖类型的快速、准确分类和识别。
这对于资源勘探、城市规划、自然灾害监测等方面具有很大的帮助，可以为决策者提供更加全面和详细的信息。
随着高光谱成像技术的不断发展和进步，高光谱图像处理技术也将逐步趋于成熟和普及，其应用领域将会不断拓展和深化，对于推动遥感技术的发展和应用具有重要的促进作用。
研究和发展高光谱图像处理技术具有重要的意义和价值。
1.3 国内外研究现状在国内外，高光谱图像处理技术正逐渐成为研究的热点领域。
国内的研究机构和学者们正致力于利用高光谱图像处理技术来解决实际问题，例如农业遥感、环境监测、医学影像等领域。
国内一些大学和研究机构已建立起专门的高光谱图像处理实验室，开展相关研究。
高光谱研究综述范文
高光谱研究综述范文高光谱成像是一种能够获取物体在不同波长下反射、辐射或透射光谱信息的技术。
相对于传统的光学成像技术，高光谱成像具有更高的光谱分辨率和信息获取能力。
在过去的几十年里，高光谱成像技术在物理、地球科学、遥感以及生命科学等领域得到了广泛应用。
高光谱成像技术的基本原理是利用光谱信息的细微差异来对不同物质进行识别和定量分析。
通过连续获取物体在很多个波长点上的光谱数据，可以获取到物体表面反射、辐射或透射的光谱特征。
这些光谱特征可以用于物质成分的分析、光学属性的研究以及环境监测等方面。
高光谱成像技术的优势在于能够提供丰富的光谱信息，可以对物体进行更准确的辨识和分类。
由于高光谱成像可以获取大量的光谱数据，因此可以通过计算机算法实现对物体的自动识别和分类。
与传统的针对特定波长进行测量的光谱仪相比，高光谱成像技术能够在一个图像中获取多个波长点上的光谱信息，从而提高了测量的效率和精度。
在地球科学领域，高光谱成像技术被广泛应用于土壤学、地质学、水文学和环境科学等研究中。
例如，将高光谱成像技术应用于土壤分析可以提取土壤中的有机质、颗粒大小、矿物组成以及土壤湿度等信息。
在地质学研究中，高光谱成像可以用于矿物的识别和分析，为矿产勘探和地质调查提供了重要工具。
同时，高光谱成像技术也可以应用于水文学研究中，用于监测河流、湖泊和井的水质，提取水体中的悬浮物、氮磷等指标。
在农业领域，高光谱成像技术也有着广泛的应用。
通过对农作物的高光谱成像，可以实现对农作物的生长状态、营养状况、病虫害情况的快速检测和监测。
例如，通过测量农作物在不同波长点上的反射光谱，可以提取出作物叶面积指数、氮含量以及叶绿素含量等信息，从而实现对作物生长状态的评估和管理。
在生命科学研究中，高光谱成像技术可以用于生物体的识别和分析。
通过对物体在不同波长下的光谱特征进行提取和比对，可以实现对生物体的种类、组织结构以及代谢状态的研究。
高光谱成像技术在医学领域的应用也不断增加，例如对皮肤组织、肿瘤以及疾病诊断等方面的研究。
高光谱重建综述
高光谱重建是近年来在遥感领域受到广泛关注的一个研究方向。
它利用高光谱成像系统获取的图像数据，通过一定的算法和技术手段，对原始图像进行增强、修复或重构，以提高图像的分辨率、清晰度和信息量。
高光谱重建的方法多种多样，包括基于频域的重建方法、基于时域的重建方法、基于压缩感知的重建方法等。
其中，基于频域的重建方法通过分析图像的频谱特性，利用傅里叶变换等工具对图像进行频率域的分析和处理，从而实现对图像的重建。
基于时域的重建方法则通过分析图像的时间序列特性，利用差分、小波变换等技术对图像进行时间域的分析和处理，实现图像的重建。
而基于压缩感知的重建方法则是利用压缩感知理论，通过稀疏表示和优化算法等手段，对高光谱图像进行重建。
高光谱重建的应用范围非常广泛，包括环境监测、农业遥感、城市规划、军事侦察等领域。
例如，在环境监测领域，可以利用高光谱重建技术对大气污染、水污染等进行监测和评估；在农业遥感领域，可以利用高光谱重建技术对农作物生长状况、病虫害等进行监测和分析；在城市规划领域，可以利用高光谱重建技术对城市建筑、交通状况等进行监测和规划；在军事侦察领域，可以利用高光谱重建技术对敌方目标进行识别和定位。
然而，高光谱重建也存在一些挑战和问题。
首先，由于高光谱图像的获取成本较高，如何降低成本是亟待解决的问题之一。
其次，由于高光谱图像的空间分辨率较低，如何提高空间分辨率也是需要解决的问题之一。
此外，高光谱重建算法的复杂度较高，如何提高算法的效率和稳定性也是需要解决的问题之一。
总之，高光谱重建是遥感领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
未来随着技术的不断发展和进步，相信高光谱重建技术将会取得更大的突破和应用。
高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势
高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势高光谱图像处理技术是指对多光谱或高光谱图像进行处理，以提取和分析图像中的信息和特征。
随着高光谱遥感技术的发展，高光谱图像处理技术也得到了广泛应用，并取得了许多重要的研究成果。
本文将从前沿技术和发展趋势两个方面对高光谱图像处理技术进行详细介绍。
一、前沿技术1. 高光谱图像分类算法高光谱图像具有较高的光谱和空间分辨率，可以提供丰富的信息，因此在分类算法方面有较大的发展空间。
传统的高光谱图像分类算法主要包括最大似然分类算法、支持向量机分类算法等。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的高光谱图像分类算法也取得了较好的效果，如卷积神经网络、循环神经网络等。
2. 高光谱图像压缩算法高光谱图像数据量庞大，传输和存储需要较大的开销。
高光谱图像压缩算法是高光谱图像处理技术中重要的研究方向之一。
传统的高光谱图像压缩算法主要包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩算法主要通过数据压缩和编码来降低数据的冗余性，有损压缩算法则在保持图像质量的前提下，通过舍弃一部分信息来减少数据量。
近年来，基于稀疏表示和压缩感知的高光谱图像压缩算法受到了广泛关注。
3. 高光谱图像超分辨率重建算法高光谱图像的空间分辨率较低，存在着不同程度的模糊和失真。
高光谱图像超分辨率重建算法是高光谱图像处理技术中的重要内容。
传统的高光谱图像超分辨率重建算法主要是通过利用多帧或多波段的信息来提高图像的空间分辨率。
近年来，基于深度学习的高光谱图像超分辨率重建算法取得了较好的效果，如生成对抗网络。
二、发展趋势1. 高光谱图像处理技术与人工智能的结合高光谱图像数据具有较高的维度和复杂性，传统的高光谱图像处理技术往往需要人工进行特征提取和分类。
随着人工智能技术的快速发展，高光谱图像处理技术也逐渐与人工智能技术相结合，如深度学习、机器学习等。
人工智能技术可以通过学习和训练自动提取高光谱图像中的特征和信息，进一步提高高光谱图像处理的效果和速度。
基于深度学习的高光谱图像目标检测与分类研究
基于深度学习的高光谱图像目标检测与分类研究基于深度学习的高光谱图像目标检测与分类研究摘要：高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，可以提供目标的细节和物质的化学成分。
然而，高光谱图像的处理和分析面临着诸多挑战，其中之一就是目标的检测与分类。
本文基于深度学习的方法，对高光谱图像目标检测与分类进行了研究。
通过构建深度学习模型，并对模型进行训练和优化，实现了对高光谱图像中目标的准确检测和分类。
实验结果表明，深度学习在高光谱图像目标检测与分类中具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：高光谱图像；深度学习；目标检测；目标分类1. 引言高光谱遥感图像是一种通过获取物体不同波段的光谱信息来反映地物性质的重要数据源。
相比于普通的彩色遥感图像，高光谱图像具有更丰富的光谱信息，可以提供目标的细节和物质的化学成分等多方面的信息。
因此，高光谱图像在农业、环境、地质等领域的应用逐渐增多。
然而，高光谱图像的处理和分析面临着一系列挑战。
其中之一就是目标的检测与分类。
传统的图像处理方法往往依赖于人工提取特征并设计分类算法，效果有限且耗时费力。
近年来，深度学习技术的兴起为高光谱图像目标检测与分类提供了新的解决方案。
2. 深度学习在高光谱图像目标检测与分类中的应用2.1 深度学习模型深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够通过学习大量数据中的模式和特征来实现对目标的检测和分类。
在高光谱图像目标检测与分类中，可以采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等深度学习模型。
2.2 数据预处理在进行深度学习训练前，需要对高光谱图像数据进行预处理。
预处理包括数据归一化、数据增强和数据划分等步骤。
数据归一化可以使不同波段的数据具有相同的尺度，方便模型学习。
数据增强可以通过旋转、平移、缩放等操作来增加样本的多样性，提高模型的鲁棒性。
高光谱图像分类算法的研究与实现
高光谱图像分类算法的研究与实现随着高光谱遥感技术的快速发展，获取高光谱数据集的难度越来越小，但如何从大量的光谱数据中提取有用的信息，成为研究者们所关注的重要问题。
分类作为高光谱图像应用的核心问题之一，属于监督学习的范畴，具有广泛的应用前景。
本文将介绍高光谱图像分类算法的研究现状和实现方法。
一、高光谱图像分类算法研究现状高光谱图像分类算法是从多光谱图像或全色图像中提取光谱信息以分类物体的遥感应用算法。
目前，高光谱图像分类算法主要有以下几种：1. 基于统计学习的分类算法统计学习是通过对大量实例进行学习和推断来构造模型，对观测数据进行分类或回归预测的方法。
在高光谱图像分类中，常用的统计学习算法包括KNN、SVM、决策树等。
这些算法快速高效，特别是在小样本分类中表现优秀，但是在对特征提取方法不足和噪声较多的情况下，分类精度有待提高。
2. 基于神经网络的分类算法神经网络是一种模拟人脑神经系统的学习算法，具有一定的自适应性，可增加模型的分析能力。
在高光谱图像分类中，常用的神经网络算法包括BP神经网络、SOM神经网络、CNN神经网络等。
这些算法具有极强的图像处理和模式匹配能力，但是需要大量样本，且模型复杂，训练速度较慢。
3. 基于深度学习的分类算法深度学习是近年兴起的一种基于神经网络的学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，具有很强的自适应性和泛化能力。
在高光谱图像分类中，深度学习算法具有很大的优势，目前在高光谱遥感分类领域有很多应用。
二、高光谱图像分类算法实现方法1. 特征提取特征提取是高光谱图像分类算法的重要环节。
目前，特征提取方法主要包括基础特征提取、频域特征提取、小波变换特征提取和稀疏表示特征提取等。
基础特征提取是最常用的方法之一，包括光谱信息和空间信息。
以光谱信息为例，可以采用平均值、标准差或者主成分分析等方法来提取基础特征。
空间信息可以通过纹理信息、梯度等方式来提供基础特征。
高光谱图像分类与目标检测算法研究
高光谱图像分类与目标检测算法研究摘要：高光谱图像具有大量的波段信息，能够提供丰富的物质和地表特征信息，因此在许多领域都得到了广泛的应用。
高光谱图像的分类与目标检测是高光谱遥感图像处理的重要任务之一。
本文将探讨高光谱图像分类与目标检测算法的研究现状及其相关方法。
1. 引言高光谱图像是一种能够获取多个连续光谱波段的遥感图像。
相比于普通彩色图像，高光谱图像可以提供更加详细和准确的目标特征信息，因为它能够捕捉到更多的光谱信息。
因此，高光谱图像在农业、城市规划、环境监测、自然资源管理等领域有着广泛的应用。
2. 高光谱图像分类算法高光谱图像分类是将图像中的像素分成不同类别的过程。
常用的分类方法包括基于统计学的分类算法、基于机器学习的分类算法和基于深度学习的分类算法。
基于统计学的分类算法通常使用频谱特征进行分类，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
这些方法通过降维和特征提取来减少数据维度，并用统计模型来进行分类。
基于机器学习的分类算法可以利用训练样本的特征和标签来构建分类模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和K最近邻算法（K-nearest neighbors）。
这些算法可以利用已知类别的高光谱图像样本进行训练，然后对未知样本进行分类。
基于深度学习的分类算法可以通过学习大规模高光谱图像样本集来构建深度神经网络模型。
深度神经网络模型可以自动提取图像的特征并进行分类。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
3. 高光谱图像目标检测算法高光谱图像目标检测是指在高光谱图像中定位和识别特定目标的过程。
目标检测的方法可以分为两类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常采用特征提取和分类器结合的方式进行目标检测。
特征提取方法包括光谱特征提取和空间特征提取。
光谱特征提取可以通过统计学方法如平均值、标准差等来获取特征。
基于深度学习的高光谱图像处理技术研究
基于深度学习的高光谱图像处理技术研究一、背景介绍高光谱成像技术可以获取物体或场景在不同波段下的反射光谱信息，因此广泛应用于农业、林业、环境监测、地质勘探等领域。
高光谱图像处理是高光谱成像技术应用的重要环节，研究基于深度学习的高光谱图像处理技术，可以提高高光谱成像技术的信息提取能力和适用范围。
二、基础理论1.高光谱成像原理高光谱成像技术可以对物体的光谱信息进行精细采集，将采集的信息合成为一张高光谱图像。
高光谱图像是一个三维数据，其中二维为空间信息，另一维为光谱信息，表示了物体在不同波长下的反射率。
2.深度学习基本原理深度学习是一种基于多层神经网络训练数据的机器学习方法，其基本原理是通过对数据进行多次迭代学习和优化，以提高网络模型对于新数据的分类或回归能力。
三、基于深度学习的高光谱图像处理技术1.特征提取高光谱图像中包含了大量的空间和光谱信息，如何将其中有用的信息提取出来成为高光谱图像处理的关键。
深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）对高光谱图像进行特征提取，学习得到图像中的空间和光谱特性，以用于后续的分类、目标检测、回归等任务。
2.分类高光谱图像处理的主要任务之一是分类，即将高光谱图像中的像素点或像素块分为不同类别，并且在尽可能少的分类数下，提高分类的准确性。
深度学习中常用的分类方法包括全连接神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等，这些方法在高光谱图像分类中表现出了很好的效果。
3.目标检测高光谱图像处理另一个重要的任务是目标检测，即在图像中自动检测特定目标的位置和数量。
深度学习中常用的目标检测方法包括区域卷积神经网络（RCNN）、快速区域卷积神经网络（Fast-RCNN）、更快的区域卷积神经网络（Faster-RCNN）等。
这些方法在高光谱图像目标检测中也表现出了很好的效果。
4.回归高光谱图像处理的另一个常见任务是回归，即将光谱数据和物理模型相结合来估算物体的参数。
深度学习中常用的回归方法包括全卷积神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）等。
unscrambler处理高光谱
unscrambler处理高光谱高光谱是一种涵盖多个波长范围的光谱数据，可以提供关于物体的详细信息。
在许多领域，如遥感、地球科学、医学和农业，高光谱技术都得到了广泛应用。
为了处理高光谱数据，研究人员发展出了各种算法和方法，其中包括高光谱数据解卷积、分类和回归。
高光谱图像处理是将高光谱数据转化为有意义信息的过程。
高光谱图像通常包含数百个波段，每个波段都对应于不同的光谱特征。
为了提取有用的信息，需要使用解卷积算法来减少冗余信息，并将数据转化为更高维度的特征空间。
解卷积算法通常包括去噪、波段选择和特征提取等步骤。
在高光谱图像处理中，分类是一项重要的任务。
它的目标是将高光谱图像中的像素点分为不同的类别。
为了实现这一目标，可以使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络。
这些算法可以学习高光谱图像中的统计特征，并将像素点分类为不同的类别，如植被、土壤和建筑物等。
分类算法的关键是选择适当的特征和建立有效的模型。
另一个重要的高光谱图像处理任务是回归分析。
回归分析的目标是建立一个数学模型，根据高光谱数据预测目标变量的值。
回归分析通常包括建立回归模型、特征选择和模型评估等步骤。
在高光谱图像处理中，回归分析常用于农业和气候变化等领域。
例如，可以使用高光谱数据预测农作物的产量或预测气候变化对植被生长的影响。
除了分类和回归分析，高光谱图像处理还涉及到其他一些任务，如目标检测、变化检测和图像融合等。
目标检测的目标是在高光谱图像中检测特定的物体或目标。
变化检测的目标是比较不同时间点的高光谱图像，检测出地表的变化情况。
图像融合的目标是将多幅高光谱图像融合为一幅图像，提供更多的信息。
总之，高光谱是一种重要的光谱数据，提供了关于物体的丰富信息。
为了处理高光谱数据，研究人员开发了各种算法和方法，包括解卷积、分类和回归分析等。
通过处理高光谱数据，可以获得有关物体的详细信息，为遥感、地球科学、医学和农业等领域提供支持。
影像组学高阶特征
影像组学高阶特征
影像组学高阶特征是指在医学影像处理中应用深度学习算法，从图像中提取出更加抽象、高层次的特征。
这些特征不仅可以提高图像识别的准确性，还可以帮助医生更好地了解病情，制定更为精准的治疗方案。
以下是影像组学高阶特征的几个方面：
1.卷积神经网络在影像组学中的应用
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，被广泛应用于医学影像处理中。
通过在训练过程中不断优化网络结构和参数，CNN可以从图像中筛选出与病情有关的特定区域，从而提高图像识别的准确性。
2.形态学分析法
形态学分析法是一种基于形态学操作的图像分析方法，它可以提取出影像中的细胞、组织、器官等结构的形态特征。
例如，可以通过分析肺癌病人的肺部影像中的肺结节形态特征来判断该病人的肺癌是否为恶性。
3.纹理分析法
纹理分析法是一种从影像中提取纹理特征的图像分析方法，其主要目的是从图像中提取纹理信息，用于病变区域的识别和定量化。
例如，可以通过分析乳腺病人的乳腺影像中的病变区域的纹理特征来判断该病人是否患有乳腺癌。
4.结构组学分析法
结构组学分析法是一种通过结构水平的分析来识别图像中的病变区域，其主要目的是从图像中提取有关结构组织的信息，帮助医生更好地了
解病情。
例如，可以通过分析心脏病人的心脏影像中的结构组织信息
来定量化心肌梗死的程度。
综上所述，影像组学高阶特征是医学影像处理中的重要方向，它能够
从图像中提取出更为抽象、高层次的特征，为医生提供更加准确的病
情分析和治疗方案，帮助提高医疗领域的效率和治疗效果。
高光谱图像分类实验报告
实验报告姓名专业：学号日期：2015 年12 月22 日课程名称：高光谱遥感指导教师（学生填写）：成绩：教师签名：一、实验项目：高光谱遥感图像的分类二、实验类型（√选）：0演示实验；1验证实验；2综合实验；3设计性实验；4创新实验三、实验目的：利用ENVI软件实现高光谱遥感图像的分类四、实验准备：电脑一台，ENVI Classic软件，HSI数据五、实验简要操作步骤及结果：1、EFFORT Folishing处理。
本次实验所用HIS数据是进行了大气校正等处理后的数据，由于数据光谱曲线呈明显的锯齿状。
所以先利用EFFORT Folishing工具进行处理。
1）选择Spectral->EFFORT Folishing2）出现“Select EFFORT Input File”对话框，选择数据，点击OK。
3）出现“EFFORT Input Parameters”窗口，进行目标的选择以及参数的设置。
处理完成后生成数据Memory14）将处理前后同一像元的光谱曲线进行比较处理前光谱曲线处理后光谱曲线可以明显看出，经过EFFORT Folishing处理后的数据，其波谱曲线比较平缓，明显的锯齿状消失。
2、Spectral Angle Mapper 光谱角填图光谱角填图是一种监督分类技术。
该算法是将图像波谱直接同参考波谱匹配的一种交互式分类方法，是一种比较图像波谱与地物波谱或波谱库中地物波谱的自动分类方法。
定义示意图计算公式1)选择Spectral->Mapping Methods->Spectral Angle Mapper.2)选择Memory1数据进行处理。
出现Endmember Collection:Sam窗口。
3）在#3窗口选择Overlay->Region of Interest.用Zoom视野在图像上选择感兴趣区域（明显的地物类型区域）4）将选择的区域加载到Endmember Collection:Sam窗口中，在Endmember Collection:Sam 窗口中选择Import->from ROI/EVF from input file.将所选区域全选，点击OK。
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第34卷第4期2009年4月武汉大学学报 信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity V ol.34N o.4A pr.2009收稿日期:2009 01 18。
项目来源:国家973计划资助项目(2006CB701303);国家自然科学基金资助项目(40371079)。
文章编号:1671 8860(2009)04 0379 04文献标志码:A高光谱影像纹理特征编码分形特征研究舒 宁1 苏俊英1(1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079)摘 要:提出了一种基于分形测度分析高光谱影像纹理的技术。
根据高光谱影像纹理单元中相邻光谱矢量的相关关系构造方向性纹理特征,得到了一组纹理特征编码值,从纹理特征编码值本身、相同地物纹理特征编码自相似性和使用不同尺度测量纹理特征编码值构成的曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱影像纹理特征编码曲线具有分形特征。
设计了纹理特征编码曲线构建模型,采用纹理编码曲线的分形维值表征不同的纹理特征,达到区分和判别不同纹理的目的。
试验表明,该方法对提取地物纹理特性具有可行性。
关键词:高光谱影像;纹理编码;分形分析中图法分类号:P237.3影像纹理是影像的一个重要属性,在影像分析中占据十分重要的地位。
高光谱影像亦具有纹理,高光谱影像纹理分析可通过对光谱响应曲线的相似性编码、主成分分析编码、光谱空间密度分析编码等方法[1],将高光谱数据映射为纹理特征编码影像,并在此基础上进行分类。
因此,可将高光谱影像和光谱数据转化为数据代码,以代码向量匹配来推断影像的纹理类别,进行影像的纹理分析,为高光谱影像地物目标类别分析和识别奠定基础[2]。
光谱数据源自非线性的光谱成像过程,高光谱影像一个像元的纹理编码一般是通过光谱数据计算得到,这些编码可以看作一个不连续点的集合。
采用分形测度对点集进行计算和分析,发现其具有分形特征,从而可以计算其分形维值,在分形维特征空间实现纹理特征编码的分析,来提高纹理编码的分析效率。
1 高光谱影像纹理及纹理特征编码文献[1]指出,多(高)光谱影像纹理概念可以扩展和引申为光谱空间中地物目标光谱矢量在地物分布二维空间上的排列,或具有某种意义的分布,是地物光谱空间中点到地物分布二维空间的一种 映射模式 ,不同的映射模式就是不同的纹理。
对于高光谱影像纹理,只要设法解决地物光谱空间点到它们的二维投影空间的映射模式,就可以解决高光谱影像纹理表达和分析问题[1]。
设地物目标光谱空间中的点集为S ,地物目标二维投影空间为P 。
S 中的每一个点是地物辐射(包括反射和发射)量测值矢量,通常也可以用地物光谱响应数值(影像灰度)来表示。
地物目标为o (X ,Y,Z,A),其中(X ,Y,Z)是其空间坐标,如某一大地坐标系内的坐标,A 是其主要属性,那么,S 到P 的映射关系可以表示为:P =f (S)={o(i,j )|o(i,j ) P,o(i,j )=g(l),l =m(s),s =b(o(X ,Y,Z,A)),s S}(1)式中,m 表示成像关系,是地物目标光谱矢量s 到影像像元灰度矢量l 的表达;s 是地物目标光谱特征的某种组合方式,可能是同一类型的地物目标光谱特征的组合,也可能是不同地物目标光谱特征的组合;g(l)是将地物光谱响应曲线编码的结果。
根据高光谱影像纹理概念,可以将高光谱数据按照某种映射关系转化为数据代码,这些数据代码的编码可用来表示高光谱影像纹理。
通常可以通过计算纹理单元内光谱响应曲线的相关性、主成分分析和光谱空间密度分析等对高光谱影像进行纹理编码。
对高光谱影像一个像元按照某种映射关系可以计算中心像元与邻域像元的关系,构成纹理单元。
因此,一个像元与周围相邻像元武汉大学学报 信息科学版2009年4月组成的纹理单元,其纹理编码实际上可以用不同方向上的纹理特征(如相关系数、光谱角等)依次排列来描述,表示在二维平面上就是一条纹理特征响应曲线,横坐标是方向,纵坐标是纹理特征值。
纹理编码的思想是通过对纹理特征响应曲线按照阈值法、差分法、特征提取法等进行编码,但这些方法形成的纹理编码都需要较多的数据来刻画纹理单元的特征,后续的分类计算也较为复杂。
本文提出了一种分形测度刻画纹理特征编码的方法,通过分形维来表征纹理单元的纹理特征编码。
2 高光谱影像纹理编码的分形特征遥感影像在空间上具有分形特征[3 6],高光谱影像光谱响应曲线同样具有分形特征[7],通过高光谱响应曲线计算得到的高光谱影像纹理特征编码也具有分形特点。
2.1 高光谱影像纹理特征编码曲线的非线性性质分别取不同类型的地物,按照高光谱纹理编码方法,以中心像元的光谱响应曲线为基准,取5像素 5像素窗口中各像元的光谱响应曲线计算其与中心像元光谱响应曲线的相似性。
相似性的计算方法为:ij = (v ij ,v 00)=Nk=1g ij ,k g 00,kN k =1g00,kg 00,k当 ij >1时,ij =2- ij ,i =-2,-1,0,1,2, j =-2,-1,0,1,2(2)式中,N 为波段数;g 00,k 为中心像元第k 波段的灰度值;g ij ,k 表示5像素 5像素窗口中编号为ij 像元第k 波段的灰度值。
由式(2)可见,由纹理编码值构成的纹理特征曲线是非线性的。
对某一地区30个波段的MAIS 影像(本文试验数据均取自该影像),分别选取河流、居民地和植被等地物中按照上述方法计算纹理编码值,其构成的纹理特征曲线如图1所示。
由图1可见,由纹理单元特征编码构成的曲线也是非线性的,与理论分析相符。
2.2 相同地物纹理单元编码构成的特征曲线具有统计自相似性对于高光谱影像而言,光谱响应曲线之间的图1 不同地物的纹理特征编码曲线F ig.1 Curv e of T ex ture Featur e Co deof D ifferent Objects相关系数可衡量它们之间的相似程度,两个像元的光谱响应曲线之间的相关系数越大,表明它们在光谱空间中越接近,其差异越小。
而对于一个像元与周围相邻像元组成的纹理单元的编码,经纹理特征编码统计分析, 相似性 较大的认为它们是具有某种相同类型纹理。
因此,对于同样的地物而言,纹理单元编码相似性就大,此即纹理分析用于影像分类的基础。
可见,相同地物纹理单元编码构成的特征曲线具有统计自相似性。
2.3 纹理单元特征编码曲线的分形特征从MAIS 影像选取河流、居民地和植被等地物样本计算其纹理编码特征曲线。
对纹理单元编码构成的特征曲线按照不同步长 测量 曲线长度N ,其初始步长为曲线长度的1/2N ,其中N 为波段数,结果如表1。
表1 不同步长测量的纹理特征编码曲线长度T ab.1 T exture Code Cur ve L eng th U nder D ifferentM easurement U nit居民地植被河流 N NN0.0154575.03930.0147575.77930.0161574.75990.0308287.14110.0294287.77150.0322287.29340.0462191.02950.0441191.57970.0483190.66280.0616143.46840.0588143.64580.0644142.45140.0770114.40240.0735115.12850.0805113.48740.092494.73960.088295.71640.096695.01520.107881.18420.102981.95230.112781.27670.123271.36890.117671.63200.128870.67890.138663.49040.132363.73110.144962.87560.153956.87170.14757.13010.161056.63690.169351.39740.161751.99770.177051.06100.184747.33440.176447.78250.193146.28700.200143.62310.191143.88010.209243.23920.215540.53000.205840.95840.225339.92030.230937.73120.220538.19310.241437.22550.246335.41710.235235.71910.257535.313由表1可知,随着步长增大, 测量 的曲线长度减小,并且减速趋缓,表现出纹理特征编码构成380第34卷第4期舒 宁等:高光谱影像纹理特征编码分形特征研究的曲线长度与步长存在着类似幂指数关系的性质,表明纹理单元特征编码构成的曲线可以用分形维进行描述。
记分形维为D,则有:D =-lim 0lg (N )lg ( )(3)实际上,由于 不可能趋于零,通常给定 取值的一个集合,取lg N 和lg 点对的线性拟合,拟合直线的斜率即为分形维D 。
以lg N 为纵坐标,lg 为横坐标,在双对数坐标系中拟合出直线,如图2。
图2 纹理编码特征曲线的分形特征F ig.2 F ractal Char acter istic of T extur e Co de Curve图2显示lg lg N 之间呈比较明显的线性关系。
进行直线回归的结果表明,它们都达到了<0.02的显著性水平,表明该曲线具有分形特征。
进而利用分形维值就可以刻画每一个像元所在纹理单元的纹理编码,为高光谱影像纹理编码分析提供了一种分形方法,为高光谱影像的纹理分析与判别提供了一条新的途径。
3 高光谱影像纹理特征编码的分形曲线模型由于纹理是有方向性的,像元所在的纹理单元编码构成纹理特征曲线时,不同的构造方法影响到分形维值对纹理特征描述的准确性和精细性。
选取一个5像素 5像素的区域作为纹理单元,以中心像元为T 的纹理单元的像元编号如图3(a)。
纹理编码特征曲线由各个像元在纹理单元中的特征值(或编码值)构成,对于各个像元与中心像元计算的纹理特征值在纹理单元5像素 5像素的区域具有很多的灵活性,因此,需要对构成纹理特征曲线的各个像元特征值按照一定的顺序排列。
同时,考虑到与中心像元距离不同的邻域点在同一纹理单元中的重要性不同,距离近的像元赋予较大的权值,距离远的相应权值小。
纹理单元各像元的权值定义如图3(b)。
图3 5 5纹理单元编码模型F ig.35 5Co ding M odel o f T ex tur e U nit根据纹理单元各像元计算的纹理编码对中心像元的贡献,考虑到纹理编码的方向性以及分类比较的统一,提出按照如下模型构建纹理编码分形曲线。