超谱图像分类方法及研究进展
基于Vision Transformer的高光谱图像分类
基于Vision Transformer的高光谱图像分类基于Vision Transformer的高光谱图像分类摘要：随着科技的发展，高光谱图像的获取和应用越来越广泛。
高光谱图像包含了丰富的光谱信息，对于许多领域的问题都具有重要的指导意义。
然而，高光谱图像的分类任务一直面临着挑战，主要是由于数据维度高、噪声干扰和像素关联性等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于VisionTransformer （ViT）的高光谱图像分类方法。
该方法利用了ViT在计算机视觉领域的优秀表现，并将其应用于高光谱图像分类任务中。
通过对高光谱图像进行切块，并将每个切块作为输入，我们可以利用ViT模型学习到高光谱图像的特征表示，从而实现分类任务。
实验结果表明，该方法在高光谱图像分类任务中取得了良好的性能，不仅提高了分类准确率，还具有较强的鲁棒性和泛化能力。
一、引言高光谱图像是指在一定波长范围内对物体进行连续光谱采样，并将采样结果以图像的形式表示的一种数据。
与普通图像相比，高光谱图像不仅包含了RGB等通常的三个通道，还具有大量的光谱信息，可提供更丰富的物质表达和细微结构特征。
因此，高光谱图像在农业、环境监测、地质勘探等领域具有广泛的应用前景。
然而，高光谱图像的分类任务并不简单。
首先，高光谱数据的维度往往非常高，每个像素点都有数百个或数千个光谱波段。
这使得传统的分类方法在处理高光谱图像时面临着维度灾难问题。
其次，高光谱数据往往受到噪声干扰，而且不同波段之间存在相关性，这增加了分类任务的难度。
因此，如何从高维度、噪声干扰和相关性等挑战中提取有用的特征，成为了高光谱图像分类研究的重要问题。
二、相关工作在高光谱图像分类任务中，研究者们尝试了许多方法，包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
传统的机器学习方法通常利用特征提取和分类器模型来完成分类任务。
这些方法在一定程度上能够提取出高光谱数据中的有用信息，但由于数据维度高和噪声干扰等问题的存在，分类准确率较低。
深度学习在高光谱图像分类领域的研究现状与展望
深度学习在高光谱图像分类领域的研究现状与展望张号逵;李映;姜晔楠【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2018(044)006【摘要】高光谱图像(Hyperspectral imagery,HSI)分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容,在军事及民用领域都有着重要的应用.然而,高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临巨大挑战.近年来,随着深度学习新技术的出现,基于深度学习的高光谱图像分类在方法和性能上得到了突破性的进展,为其研究提供了新的契机.本文首先介绍了高光谱图像分类的背景、研究现状及几个常用的数据集,并简要概述了几种典型的深度学习模型,最后详细介绍了当前的一些基于深度学习的高光谱图像分类方法,总结了深度学习在高光谱图像分类领域中的主要作用和存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望.【总页数】17页(P961-977)【作者】张号逵;李映;姜晔楠【作者单位】西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129;西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129;西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129【正文语种】中文【相关文献】1.深度学习在电力领域的研究现状与展望 [J], 曹渝昆;何健伟;鲍自安2.深度学习在焊接领域的应用研究现状 [J], 胡波3.深度学习在控制领域的研究现状与展望 [J], 段艳杰;吕宜生;张杰;赵学亮;王飞跃4.深度学习研究现状及其在轨道交通领域的应用 [J], 熊群芳;林军;刘悦;袁浩;游俊;5.国内教育领域深度学习研究现状及热点——基于中国知网的科学知识图谱分析[J], 张释元; 饶丽娜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状
第1章绪论1.1 引言当今社会，是知识经济的社会，高新科技飞速发展。
入们在迅速发展新科技的同时，也越来越关注自身的生活环境与医疗条件。
健康，越来越成为每一个入倾心关注和孜孜追求的意境。
然焉，群学技术是一把双刃剑，它带给人们得到的同时也在破坏着我们赖以生存的环境，从而严重威害人类的健康。
堪愧的环境，沉重的压力以及激烈的竞争，都侵入们的健康走入低餐，从而健康成为全人类共同关注的目标。
因此医学的发展面临严重的挑战，作为医生诊断和治疗重要手段的医学影像学也得到了相应的发展。
现今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用。
计算机断层扫描、核磁共振(Magnetic Resonance，MR)、超声(Ultras叫nd)以及其它成像技术等，都是无侵害性的器宫体外成像的有力手段。
但是，医学图像还有一个显著的特点，由于受成像设备的影响、局部体效应(同一个体素中包含多种组织)、患者的体位运动和检查床的匀速直线运动，使得医学图像不可避免地盘现噪声和伪影，边缘模糊和信号强度不均匀现缓，例如信号强度在同一种组织中会出现大幅度的变化或在同一个物体中也不均匀。
此外，在图像形成和传输的过程中，图像的像质也会受到一定的影响，这些都给医生下达准确的诊断造成了一定的障碍。
为了提高医学图像的可读性，使得医生可以对人体的解割结构以及病变部位进行更有效的观察和诊断，提离诊断的准确率，医学图像处理从而成为了一门应用性很强的学科而且得到了长足的发展。
1.2 医学图像分割的意义、分类及其研究现状1.2.1 医学图像分割的意义医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。
如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。
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前沿技术和发展趋势高光谱图像处理技术是一种能够获取物体在不同波长下的光谱信息的技术，其应用领域涵盖了农业、环境监测、医学影像等多个领域。
随着高光谱成像设备的不断发展和进步，该技术在各个领域的应用也在不断扩大。
在当前的研究中，高光谱图像处理技术的前沿技术主要包括基于机器学习的光谱解混合方法、高光谱特征提取与选择技术、基于深度学习的高光谱图像分类与目标检测技术等。
这些技术使得高光谱图像在分析和识别目标物体时具有更高的准确性和效率，为实际应用提供了更多可能性。
在未来的发展趋势中，高光谱图像处理技术将逐渐向着智能化、自动化方向发展，同时还将加强与其他领域的融合，如将高光谱图像处理技术与遥感、传感器网络等技术结合，进一步拓展其在多领域的应用。
高光谱图像处理技术在技术和应用上仍有很大的发展空间，在未来的研究中有望取得更多重要突破，为社会发展和科学研究提供更多可能性。
2. 正文2.1 高光谱图像处理技术概述高光谱图像处理技术是一种能够获取物体在大范围波段上的反射光谱信息的图像处理技术。
传统的彩色图像只有红、绿、蓝三个波段的信息，而高光谱图像可以在可见光谱范围内甚至超出可见光谱范围内捕获数百个波段的光谱信息。
这种技术具有分辨率高、信息量大的特点，能够提供更加精细的物体表面信息和材料成分信息。
高光谱图像处理技术的基本步骤包括数据获取、数据预处理、特征提取和数据分析。
首先是数据获取阶段，需要使用高光谱相机或者高光谱遥感器获取物体的高光谱数据，然后将数据进行预处理，包括校正、去噪等，以确保数据的准确性和可靠性。
接着是特征提取阶段，通过提取数据中的特征信息，可以帮助我们更好地理解物体的性质和特征。
最后是数据分析阶段，在这一阶段，可以利用机器学习、模式识别等方法对数据进行分析，从而实现对物体的分类、识别和定位。
总的来说，高光谱图像处理技术具有广阔的应用前景，例如在农业、环境监测、地质勘探、医学诊断等领域都有着重要的应用价值。
超谱遥感图像的模糊最大似然分类研究
ａ ｓ ｄｅｄｉｆｃ ｔｂｅ ａ ｅ ｏ ｎｓ ｅ ｖ ｓ ｄ ｃｕｓ ｅ ｉ ｎｄ ｓ ｅ ｖ ｓ ｄ ｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｌｏ ｍａ ｆ ｉｕｌ ｃ ｕｓ ｆｕ ｕｐ ｒ ｉ ｅ ｌ ｔ ｒｎｇ ａ ｕｐ ｒ ｉｅ ｌ ｓ ｉｉａ ｉ ｎ．Ｉ ｄ ｒｔ ｍｐｒ ｖｅｔ ｎ ｏｒ ｅ ｏ ｉ ｏ ｈｅ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｃ ｕｒ ｃ ｆ ｈｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｍａ ｓ，ａ ｆ ｚ ｙ ｍ ａ ｉ ｕ ｌｓ ｉｉａ ｉ ｎ ａ ｃ ａ ｙ ｏ ｐ ｒ ｐ ｃ ｒ ｌｉ ｇｅ ｕ ｚ ｘ ｍ ｍ ｌｋ ｌｈ ｏｄ ｌ ｓ ｉｉａ ｉ ｎ ｍｅ ｈｏ ｉ ｏ ｉ ｅ ｉ ｏ ｃａ ｓ ｆｃ ｔｏ ｔ ｄ ｓ ｐｒ — ｐｏ ｅ ｓ ｄ．Ｆｉｓ ，ｃ ｕ ｔ ｒｎｇ ｏｆ ａ ｈｙ ｒ ｐ ｃ ｒ ｌ ｍ ａ ｓ ｄｏ ｂｙ ｆ ｚ ｙ Ｃ— ｅ ｎ ｌ ｒｔ ｍ ． Ｔｒ ｉ ａ ｐ ｅ ｒ ｔ ｌ ｓ ｅ ｉ ｐｅ ｓ ｅ ｔ ａ ｉ ｇｅ ｗａ ｎｅ ｕ ｚ ｍ ａ ｓ ａ ｇｏ ｉｈ ａｎ ｓ ｍ ｌｓ ｗｅ ｅ ｓ ｌ ｃ ｅ ｂ ｒ ｅ ｒ ｎｄ ｍ ａ ｄ ｈｅ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｅ ｕ ｔ ． Ｆｉ ａ ｌ ｒ ｅ ｅ ｔ ｄ ｙ ｔ ｕ ｇ ｏｕ ｐ ａｎ ｔ ｃ ｕ ｔ ｒｎ ｒ ｓ ｌｓ ｎ ｌｙ，ｃ ａ ｓｆ ｉ ｉ ａ ｅ ｌ ｓ ｉｙ ｎｇ ｍ ｇ ｗａ ｕ ｒ ｉｅ ｓ ｓ ｐｅ ｖ ｓ ｄ ｍ ａ ｍｕ ｌｋｅ ｉ ｏ ｌ ｏｒｔ ｘｉ ｍ ｉ ｌｈ ｏｄ ａ ｇ ｉｈｍ．Ｔｈｅｒ ｓ ｌｓｓ ｏｗ ｈａ ｈｅｐｒ ｐｏ ｅ ｅ ｈｏ ｔ ｉ ｏ ｅｅ ａ ｔｉ ｏｒ ｔｏｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｔ ｔｔ ｏ ｓ ｄ ｍ ｔ ｄ ｏｂ ａ ｎｓｍ ｒ ｘ ｃ ｎｆ ｍａ ｉ
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超分辨成像方法研究现状与进展
超分辨成像方法研究现状与进展王超;张雅琳;姜会林;李英超;江伦;付强;韩龙【摘要】光电成像系统受到衍射极限和像元分辨率的制约,但研究者们从未停止过脚步来突破这一限制.本文介绍了近年来开展的各种超分辨成像方法和技术,包括应用于荧光显微成像的受激发射损耗技术、结构光照明技术、光激活定位技术与随机光学重构超分辨成像技术;可应用于显微系统、光存储与眼底成像的光瞳滤波技术与径向偏振光超分辨聚焦技术;应用于空间探测的合成孔径技术、光子筛成像技术、超振荡透镜技术、亚像元技术与焦平面编码技术.主要讨论了以上超分辨方法的原理、实现手段与目前发展水平.%Optical imaging system is limited by pixel resolution and diffraction limit,but the researchers try to solve this problem.Various super-resolution imaging methods and techniques in recent years are introduced,including STED technology,SIM technology,PALM technology and STORM technology for the fluorescence microscopy imaging;pupil filtering technology and radially polarizedsuper-resolution focusing technology for microscope,optical storage and retina imaging;synthetic aperture technology,photon sieve imaging technology,super oscillation lens technology,sub-pixel technology and focal plane coding technology for space detection area.The principle,the implementation means and the current development level of these super-resolution imaging methods were discussed.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2017(047)007【总页数】8页(P791-798)【关键词】超分辨率;衍射极限;空间光学系统【作者】王超;张雅琳;姜会林;李英超;江伦;付强;韩龙【作者单位】长春理工大学空间光电技术研究所,吉林长春 130022;长春理工大学光电工程学院,吉林长春 130022;长春理工大学空间光电技术研究所,吉林长春130022;长春理工大学空间光电技术研究所,吉林长春 130022;长春理工大学空间光电技术研究所,吉林长春 130022;长春理工大学空间光电技术研究所,吉林长春130022;长春理工大学光电工程学院,吉林长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TN305.7自从光学显微镜和天文望远镜诞生以来,人们在不断寻求着提高光学分辨率的方法,从而观测到更多物体细节。
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一种基于光谱信息的图像处理方法，可以获取物体在不同波段上的光谱信息，对物体进行准确的分类和识别。
随着光谱成像技术的不断发展，高光谱图像处理技术得到了广泛应用，并取得了一系列重要进展。
下面将重点介绍高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势。
1. 高光谱图像分类和识别技术高光谱图像分类和识别是高光谱图像处理中的核心任务。
近年来，深度学习技术的快速发展为高光谱图像分类和识别问题提供了新的解决方案。
采用深度学习方法可以从高光谱图像中提取更丰富的特征表示，提高分类和识别的准确性。
对于一些特定的应用领域，如农业、环境监测等，可以通过深度学习技术进行特定目标的检测和识别，进一步提高高光谱图像处理的效果。
2. 光谱信息融合技术高光谱图像可以提供丰富的光谱信息，但由于每个波段的分辨率较低，可能存在光谱混叠等问题。
光谱信息的融合技术成为了高光谱图像处理的研究热点之一。
光谱信息融合技术通过将不同波段的光谱信息进行融合，可以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。
目前，光谱信息融合技术主要包括基于图像的光谱信息融合和基于特征的光谱信息融合。
未来研究可以进一步研究多模态光谱信息融合技术，在光谱信息融合的同时考虑其他传感器的数据，进一步提高图像处理的效果。
3. 高光谱图像超分辨率重建技术由于高光谱图像分辨率较低，难以满足一些应用需求，因此高光谱图像超分辨率重建技术成为当前研究的热点之一。
高光谱图像超分辨率重建技术旨在通过利用光谱信息和空间域信息，提高图像的空间分辨率，从而更好地表达物体的细节特征。
目前，高光谱图像超分辨率重建技术主要包括基于插值的方法、基于学习的方法和基于边缘的方法等。
未来研究可以进一步提高超分辨率重建的效果和速度，同时考虑多模态数据的情况，提高图像处理的效果。
高光谱图像处理技术在农业、环境监测、遥感和医学等领域具有广泛的应用前景。
未来的研究可以进一步深入研究高光谱图像处理技术的前沿问题，提出更好的解决方案，并结合其他领域的技术和方法，进一步提高高光谱图像处理的效果和应用。
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一种多光谱图像处理的方法，它可以分析物体在不同波段下的反射率或发射率，以达到对物体成分、结构、空间分布等记载的目的。
随着科学技术的不断发展，高光谱图像处理技术也在不断的更新和发展中，现在我们就来了解一下高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势。
一、高光谱数据的处理方法高光谱数据的处理方法可以分为两种：单像元处理方法和多像元处理方法。
单像元处理方法主要针对以一个像元为处理单元的处理，这种方法适合分析物体成分等细节问题。
多像元处理方法则以一定的像素邻域范围作为处理单元，这类方法适合研究物体在不同光谱波段下的空间分布。
高光谱数据的分类方法主要是通过统计学方法、遥感和图像分析方法。
这三种方法各有不同的特点和适用情况。
对于复杂精细的目标，统计学方法可以迅速准确的进行分类；而遥感方法则可以处理在自然环境、大尺度区域内的高光谱数据。
三、高光谱成像仪器技术成像光谱成像仪是一种将高光谱数据转换为图像的设备。
近年来，成像光谱成像仪技术发展迅速，从传统的谱线扫描类型到基于激光技术的等间距谱段成像类型，再到超分辨率高光谱成像技术。
四、机器学习技术在高光谱图像处理中的应用高光谱图像处理中利用机器学习技术进行数据处理和分类，已经成为一种研究趋势。
现有机器学习技术，如支持向量机、神经网络等，已经被应用于高光谱数据的分类、分析和处理中。
1、精细化：高光谱图像处理技术不断的追求对微观物质的更精准探测，特别是对光谱特征一致的材质，如矿物、海洋以及相关物质的高精度识别和分类要求更为细致。
2、低空间分辨率：高光谱数据处理的空间精度问题一直存在，高光谱图像的空间分辨率与其他成像技术相比还明显不足。
3、极端环境的应用：高光谱图像处理技术可以在极端环境下进行应用，例如空间和地球表面，物质组成可反映出内部的化学和物理变化。
结语高光谱图像处理技术在现代科技发展中的应用已经广泛，其涉及的范围也不断的扩大着，不同的应用方向也及其多样化，充满活力和潜力。
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物体反射或辐射的能谱密度在一定波长范围内进行连续和离散采样的光谱图像进行处理和分析的技术。
在农业、环境监测、卫星遥感、医学诊断和军事情报等领域有着广泛的应用。
下面将介绍高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势。
1. 深度学习技术：随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的高光谱图像处理方法逐渐受到关注。
深度学习算法可以通过大量的训练样本自动学习特征，并能够提高高光谱图像的分类和识别精度。
深度学习技术已经在高光谱图像的目标检测、分类和超分辨率重建等方面取得了显著的成果。
2. 压缩感知技术：高光谱图像通常具有大量的冗余信息，采用传统的采样方法会导致数据存储和处理的困难。
压缩感知技术是一种基于稀疏表示的信号采样和重构方法，可以有效地减少高光谱图像的采样数据量，并且保持重构图像的质量。
压缩感知技术在高光谱图像采集、传输和压缩方面具有巨大的潜力。
3. 超分辨率重建技术：高光谱图像中的相邻波段通常存在较强的相关性，因此可以通过跨波段信息的互相补充来提高图像的空间分辨率。
超分辨率重建技术可以通过图像处理方法从低分辨率的高光谱图像中恢复出高分辨率的图像，提高图像细节的表达能力。
4. 特征提取和选择算法：高光谱图像中的每个像素都包含多个波段的信息，如何提取和选择对目标识别和分类具有代表性的特征是高光谱图像处理的核心问题。
目前，一些特征选择和提取算法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和非负矩阵分解（NMF）等被广泛应用于高光谱图像的特征处理中。
5. 多源数据融合技术：高光谱图像通常与其他多源数据（如光学图像、雷达图像和激光雷达数据）进行融合可以提高图像的分析和应用能力。
多源数据融合技术可以通过融合不同传感器的信息，提取更全面和准确的图像特征。
6. 高光谱图像处理与人工智能的结合：随着人工智能技术的快速发展，将高光谱图像处理与深度学习、机器学习和模式识别等人工智能技术相结合，可以提高高光谱图像的分类、识别和目标检测能力。
高光谱遥感图像分类算法研究与应用
高光谱遥感图像分类算法研究与应用高光谱遥感图像是一种利用高光谱影像数据获取地物光谱信息的遥感技术。
与传统遥感图像不同，高光谱图像具有更高的光谱分辨率和丰富的光谱信息，能够提供更多的数据维度，为地物分类和识别任务提供了更多潜在的优势。
本文将对高光谱遥感图像分类算法的研究与应用进行探讨。
一、高光谱遥感图像分类算法的基本原理高光谱遥感图像分类的基本原理是基于地物光谱的差异来实现分类任务。
每个地物在光谱上都有独特的反射特性，这使得地物在高光谱遥感图像上呈现出不同的光谱特征。
因此，通过分析这些光谱特征，可以将图像中的像素点归类为不同的地物类别。
二、高光谱遥感图像分类的方法目前，主要的高光谱遥感图像分类方法包括有监督分类方法和无监督分类方法。
1. 有监督分类方法有监督分类方法需要事先提供训练样本，通过学习这些样本的光谱特征和类别标签，来构建分类模型进行分类。
常见的有监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。
这些方法通过建立分类模型来预测未知像素点的类别，并在实际应用中取得了一定的成功。
2. 无监督分类方法与有监督分类方法不同，无监督分类方法不需要事先提供样本类别信息。
它通过分析图像的光谱特征，把光谱相似的像素点聚类为同一类别。
常见的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织映射网络等。
这些方法在一定程度上能够自动发现图像中的地物类别，但对于复杂的图像分析任务仍然存在一定的挑战。
三、高光谱遥感图像分类算法的应用高光谱遥感图像分类算法在遥感应用领域有着广泛的应用前景。
1. 土地利用与覆盖分类高光谱遥感图像能够提供地表覆盖的光谱信息，对于土地利用与覆盖的分类具有重要意义。
利用高光谱遥感图像分类算法可以实现对不同植被、土地利用类型进行识别和分类，为土地管理和规划提供决策支持。
2. 环境监测与资源管理高光谱遥感图像分类算法在环境监测和资源管理领域也有广泛的应用。
通过对高光谱图像的分类分析，可以实现对水体、植被、土壤等自然资源的监测和管理，为环境保护和可持续发展提供技术支持。
高光谱遥感影像的特征提取与分类研究
高光谱遥感影像的特征提取与分类研究一、引言高光谱遥感影像是一种独特的遥感技术，可以提供超越可见光和红外光谱的光谱信息。
这种技术已经成功地应用于土地覆盖、作物类型、污染探测和自然灾害等领域。
高光谱遥感影像的特征提取和分类是高光谱遥感影像研究的重要问题，本篇文章将着重探讨如何应用特征提取和分类算法来处理高光谱遥感影像。
二、特征提取1. 光谱特征提取由于高光谱遥感数据包含数百个光谱波段，而每个波段的信息都能提供有关地物的一些特征。
为了提取有效的特征，通常使用Principal Component Analysis(PCA)或Independent Component Analysis(ICA)等算法对原始数据进行处理，这些算法将高光谱数据转换为更少的特征向量，从而减少对分类器的要求。
2. 空间特征提取在高光谱图像中，地物通常具有不同的空间形状和尺寸。
因此，利用地物的空间信息可以加强分类的准确性。
目前空间特征提取的方法主要包括对象平均有多少面以及周长、位置以及形状。
三、分类研究1. 传统分类方法传统的分类方法包括最小距离分类器、决策树分类器、支持向量机(SVM)分类器等。
这些分类方法不仅简单易用，而且在分类准确性和计算速度上都很有优势。
然而，这些分类器在处理高光谱数据时，有时会遇到纬度字符高维的问题，因此分类精度可能不很高。
2. 使用深度学习进行分类深度学习是近年来兴起的机器学习技术，根据数据构建多层次特征表示并进行分类，已经在高光谱数据分类中得到了广泛应用。
常见的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习模型，可提取特征并分类，具有卓越的精度。
近年来，深度学习发展到诸如Transformer、self-attention等模块时，高光谱数据分类精度甚至超越传统分类方法。
四、结论在本文中，我们概述了高光谱遥感影像的特征提取和分类的最新研究成果。
通过对光谱特征和空间特征的提取，以及采用传统分类方法和深度学习方法等多种分类算法，高光谱遥感影像分类的效果得到了极大的改善。
基于深度学习的超分辨率图像重建技术研究
基于深度学习的超分辨率图像重建技术研究一、前言超分辨率图像重建技术是在图像处理领域中的一项重要研究方向，它可以将低分辨率的图像转换成高分辨率的图像。
目前，该领域中基于深度学习的方法已经被广泛应用，并取得了不错的成果。
本文将系统介绍基于深度学习的超分辨率图像重建技术的研究现状和未来发展方向。
二、超分辨率图像重建技术的发展历程超分辨率图像重建技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时主要采用插值法和子像素移位等方法来实现。
这些方法虽然简单易行，但是却很难处理图像中的复杂结构和细节，存在很多局限性。
进入21世纪后，随着数字图像采集和处理技术的发展，一些新的超分辨率图像重建算法逐渐出现。
其中，基于深度学习的方法具有很大的优势，因为它可以自动从大量的图像数据中学习特征，并通过训练网络来实现高质量的图像重建。
三、基于深度学习的超分辨率图像重建技术研究现状在基于深度学习的超分辨率图像重建技术中，常用的算法包括SRCNN，FSRCNN，ESPCN，VDSR，SRGAN等。
这些算法的原理都基于卷积神经网络，通过提取图像中的特征，来实现从低分辨率到高分辨率的图像重建。
下面分别介绍几个经典算法：1. SRCNNSRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）是超分辨率图像重建领域中比较早的一种基于卷积神经网络的方法，该算法是在2014年提出的。
SRCNN的网络结构包括三个卷积层，每个卷积层都由卷积、ReLU、PSS（PixelShuffle）三个操作组成。
SRCNN算法对于图像中的高频细节进行有效提取，并且可以有效应对复杂多变的图像结构，生成具有更好视觉效果的高分辨率图像。
2. FSRCNNFSRCNN（Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network）是一种在SRCNN的基础上进行优化的算法，它的优势在于可以较快地完成图像重建任务，同时保持较高的重建效果。
超分辨率成像方法和算法研究
超分辨率成像方法和算法研究一、引言超分辨率成像技术是图像处理领域的一个重要研究领域，其主要目的是通过多种方法和算法使得单幅低分辨率图像变成高分辨率图像。
这项技术的研究对于提升图像的清晰度和增加细节信息非常重要，其应用范围非常广泛，包括医学成像、视觉技术、人脸识别、机器视觉等领域。
超分辨率成像技术最早是在1984年提出的，其基本思想是基于低分辨率图像和高分辨率图像之间的相关性，对低分辨率的图像进行插值，从而实现图像的超分辨率成像。
近年来，随着深度学习和神经网络等技术的引入，超分辨率成像技术不断提高，取得了很多重大突破。
本文将重点介绍一些常见的超分辨率成像方法和算法的研究，为读者提供更详细的了解和了解这一技术的应用。
二、插值法插值法是最基础的超分辨率成像方法，基本思想是通过区域内像素的插值，来得到更加精细的图像。
这种技术主要分为双线性插值、三次样条插值、拉格朗日插值和最近邻插值等几种方法。
这些方法的原理是通过周围图像像素的加权平均值，来得到目标像素。
在插值方法中，双线性插值是最广泛使用的方法，它通过计算像素点与周围四个邻域像素点的灰度加权平均值，来得到目标像素点的值。
由于计算量较小，因此双线性插值是很多软件和硬件设备的标准处理方法。
三、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习领域中的一种非常成功的算法模型，因其良好的特征提取、分类性能和更少的参数量而受到广泛关注。
CNN在图像超分辨率成像方面的应用也比较广泛。
在CNN中，常用的图像超分辨率成像算法包括SRCNN、VDSR、EDSR，RCAN等。
其中SRCNN是最早的基于卷积神经网络的方法，它使用了三个卷积层来实现图像的超分辨率。
这个方法在2014年提出后，一度成为了领域内的前沿方法，但其计算量较大。
近年来，VDSR、EDSR，RCAN等算法都比SRCNN更精细和快速。
这些算法中，VDSR模型利用了深度卷积神经网络的优点，实现图像的超分辨率；而EDSR模型则通过残差块和填充卷积层来加速算法运算速度；RCAN模型则通过残差网络和注意力机制来提高图像的精度和清晰度。
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析高光谱遥感图像是一种可以提供丰富光谱信息的遥感技术，通过对地物的特征进行更加详细和精确的分析和分类。
在高光谱图像分类中，传统的方法通常采用像元级别的特征提取和分类，但这种方法存在着信息冗余和丢失的问题。
为了解决这一问题，近年来，基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类成为了研究的热点。
本文将从超像素、稀疏表示和高光谱遥感图像分类三个方面对基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理进行分析。
一、超像素超像素（superpixel），指的是在像素级别上将图像分割成具有相似统计特征的区域，其主要目的是减少图像的冗余信息和复杂度。
超像素相比于传统的像元能够更好地表达图像中的纹理和结构信息，同时减少了计算量。
超像素的形成一般包括两个步骤：通过对图像进行分割，形成具有相似特征的小区域；通过合并相邻的小区域形成超像素。
在高光谱图像分类中，使用超像素的主要原因是图像中的像元级别的数据量庞大，在特征提取和分类过程中计算量大，而超像素能够将图像分割成几十甚至上百个区域，大大减少了计算量，同时能够更好地保留图像的纹理和结构信息。
二、稀疏表示稀疏表示（sparse representation）是一种数据表示方法，通过用尽可能少的非零系数近似表达原始数据。
在高光谱图像分类中，通常采用字典学习的方法，将原始数据表示为一组基向量的线性组合，进而实现特征提取和分类。
稀疏表示的核心思想是寻找一个能够尽可能少地表示原始数据的系数矩阵，即让系数矩阵尽可能地稀疏。
稀疏表示在高光谱图像分类中的应用主要体现在特征提取和分类两个方面。
在特征提取方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加紧凑和抽象的特征表示，减少了冗余信息的影响，提高了分类的准确性。
在分类方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加稀疏的特征向量，减少了特征的维度，同时提高了分类的速度和效率。
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类主要包括以下几个步骤：对高光谱图像进行超像素分割，将图像分割成具有相似统计特征的区域；对超像素区域进行特征提取，采用稀疏表示的方法得到紧凑且具有抽象性的特征表示；采用分类算法对提取的特征进行分类，将图像中的像素分为不同的类别。
基于超像素的图像分割方法研究
基于超像素的图像分割方法研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像处理越来越受到人们的重视。
其中，图像分割是一个重要的领域。
图像分割指的是将一张图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相同或者相似的特征，例如颜色、灰度值、纹理等。
它在计算机视觉、机器人、医学图像处理等领域有着广泛的应用。
现有的图像分割方法包括阈值法、边缘检测法、区域生长法等。
但是这些方法往往存在着一定的局限性，例如阈值法容易受到噪声的影响而导致分割效果不佳，边缘检测法不能够有效地处理图像中的纹理和光照变化等问题。
因此，基于超像素的图像分割方法成为了目前研究的热门方向之一。
超像素是指具有相似的颜色、纹理、形状等特征的像素点的集合。
相比于单个像素点，超像素更能够反映图像的局部信息。
基于超像素的图像分割方法是指先将图像划分成若干个超像素，再对超像素进行聚类，最终形成小区域，从而实现图像分割。
目前，基于超像素的图像分割方法已经被应用于人脸识别、计算机视觉、遥感图像处理等领域。
下面将介绍几种常见的基于超像素的图像分割方法。
1. SLIC算法SLIC算法是基于K-Means聚类算法的超像素分割方法。
它将图像划分成若干个子区域，每个子区域内的像素与该区域中心点的距离最小且不大于阈值时，即被归为该区域。
这种方法在分割效果和计算效率上都有很好的表现，因此深受研究者的喜爱。
2. CPMC算法CPMC算法是一种考虑到象素的空间关系和颜色信息的超像素分割方法。
它通过多尺度滑动窗口搜索得到许多包含超像素的图块，然后对这些图块进行分割。
CPMC算法除了能够高效地生成超像素外，还具有较好的分割效果。
3. LSCA算法LSCA算法是一种基于区域合并的超像素分割方法。
它虽然无需初始超像素分割，但是在合并过程中需要求解大规模的稀疏线性方程组，导致计算量较大，复杂度较高。
该算法相比于其他方法，能够更好地保持图像的结构信息，分割效果更佳。
综上所述，基于超像素的图像分割方法在现今的图像处理领域中具有重要的应用价值。
高光谱遥感图像分类与目标检测算法研究
高光谱遥感图像分类与目标检测算法研究高光谱遥感图像是一种新型的遥感图像，它能够获取物体光谱信息的连续光谱数据。
与传统的光学遥感图像相比，高光谱遥感图像具有更高的光谱分辨率和更多的光谱波段。
这使得高光谱遥感图像在资源管理、环境监测、农业和林业等领域有着广泛的应用。
然而，由于高光谱遥感图像数据维度高、数据量大且光谱细节丰富，传统的分类和目标检测算法难以胜任。
因此，研究高光谱遥感图像分类与目标检测算法成为一个重要的课题。
高光谱图像分类是根据图像中物体的光谱信息来确定物体类别的过程。
传统的高光谱图像分类算法主要基于光谱角度来对图像进行分类。
然而，由于光谱角度分类方法仅仅考虑到了图像中物体的光谱信息，忽略了空间和光谱之间的关联性，分类精度较低。
因此，研究高光谱图像分类算法需要考虑到光谱、空间和光谱空间的信息。
近年来，随着深度学习的发展，利用深度学习算法对高光谱图像进行分类已经成为研究的热点。
深度学习算法通过多层神经网络将输入数据映射到特定类别上，可以自动学习特征和分类规则。
因此，深度学习算法在高光谱图像分类中能够得到较好的效果。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的出现极大地改进了高光谱图像的分类性能。
CNN通过卷积和池化操作可以自动提取图像的空间和光谱特征，从而实现高光谱图像的分类。
除了高光谱图像分类，目标检测也是高光谱遥感图像处理中的重要任务。
高光谱遥感图像中的目标检测主要是指对特定目标进行定位和识别，并进一步提取目标的光谱特征。
传统的目标检测算法主要基于像素级别的特征和核函数来进行目标检测。
这种方法需要大量的先验知识，并且在目标边界不清晰的情况下容易出现误检和漏检的问题。
因此，研究高光谱遥感图像的目标检测算法需要考虑光谱、空间和目标边界信息。
近年来，基于深度学习的目标检测算法在高光谱遥感图像处理中得到了广泛应用。
深度学习算法通过构建多层神经网络进行目标检测，可以自动学习目标的特征和分类规则。
基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类
１ 多类支持 向量机 的局 限性
多类 支持 向量 机通 常把 ｋ类 问题转 化 为多 个 ２ 类 问题来 解 决 ， ｌａｒＳ Ｍ 和 ｌａｌＳ Ｍ． 面介 如 －－ Ｖ －－ Ｖ 下
绍这 ２种 方法 的局 限性 ¨ ］ ．
基 于 模 糊 支 持 向 量 机 的 超 光 谱 遥 感 图 像 分 类
郭春 燕 ， 赵春晖
（ 尔滨工程 大学 信息与通信 工程 学院， 哈 黑龙江 哈 尔滨 １０ ０ ） ５０ １
摘
要： 支持 向量机 （ Ｖ 应用 到超光谱 图像 分类 中有较好 的识别效 果 ， 它在解决 多分类 问题 时 ， Ｓ Ｍ） 但 存在不 可
ａ ｅ ｃ ａ ｓｆｃ ｔ０ ｇ ｌ ｉ ａ ｉｎ ｓ ｉ
超 光谱 遥感 是 指利用 很 多很 窄 的电磁 波波 段从 感 兴趣 的物体 中获 取 有 关 的 数 据． 由于 它所 特 有 的
可分 区域 的 问 题 ． 有 的 Ｆ Ｖ 是 基 于 １ａｒＳ Ｍ 现 ＳＭ ．－ Ｖ
中 图分 类 号 ：Ｐ ５ Ｔ ７３ 文献标识码 ： Ａ
Ｈ ｙ ｅ ｓ ｅ ｔ ａ ｍ ａ ｅ ｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｐ ｒ ｐ ｃ ｒ ｌｉ ｇ ｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｆ ｚ ｙ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃ ｏ ａ ｈ ｎ ｕ ｚ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｍ ｃ ｉｅ
Ａｂｔａ ｔ ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ（ Ｖ ｓｒｃ ：Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ Ｍａｈｎ Ｓ Ｍ）ｈｓａｇｏ ｅｔ ｃｔ ｎｅ ｅｔｎＨ Ｉ ｌ ｓ ｃｔ ｎ ｒ ａ ｏｄｉ ｎｉ ａｉ ｆ ｃ Ｓ ａ ｉ ａ ｏ ．Ｈｏ ｅｅ ，ｈ ｓ ｄ ｆ ｏ ｉ ｉ ｃｓｆ ｉ ｉ ｗ ｖｒ ｔｅｕ ・
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对于超光谱图像"由于空间分辨率的限制"! 个 像元中所包含的地物种类往往不是单一的" 因而 ! 个像元对应的光谱曲线往往由几种不同物质的光
确定 5个类别中心" 然后将任一样本按照一定的法
* &$ *
前沿技术
则将其调整到 5个类别中的某一类中去" 再重新计 算各类别中心"最后进行样本的重新分配工作$ 如 此迭代"直至满足迭代终止条件$
!2 !2 $1光谱编码匹配
基于特征空间的超光谱图像分类方法" 是根据 不同地物在特征空间中的分布规律来进行分类判 别$ 通常根据在训练过程中是否需要训练样本点 的参与"将这些方法分为非监督分类和监督分类$
!2 .2 !1M 9 N 8 * * *最大似然分类法 准则*
准则的最大似然分类法) ; 基于 M 9 N 8 * L O ' 是传 统遥感影像分类处理中很有效的一种方法$ 该分 类方法需要各类的先验概率 & )1 ' 和条件概率密度 0 函数 & )1 ' 已知$ & )1 ' 通常根据各种先验知识 0 " 0 给出或假设它们相等" & )1 ' 则是首先确定其分 0 " 布形式"然后利用训练样本估计其参数$ 一般假设 为正态分布"或通过数学方法化为正态分布$ 其判 别函数为
!2 .2 /1支持向量机法
最广泛和最成功的是多层前向神经网络模型" 其学 习算法是误差后向传播算法 % !G& $ 神经元网络包含 ! 个输入层#! 个输出层及 ! 个或多个隐层$ 输入层节点数与参加分类的特征 数相同"输出层节点数与最终类别数相同" 而中间 隐含层节点数则由实验来确定$ 神经网络结构如 图 ! 所示$
, ", )/ "/ ; . "*' 与参考光谱 .F !"/ . "*' 的 DE
相似性度量如下
A 55 = * $9 + +. $ + .
*
9 A 55 = *
, / 0 0 0 $ !
*
! .
*
)/'
型 #J 4>8 < I, ; 4+I 模型"基于辐射通量密度理论的植 被#土壤光谱混合模型#DE K L模型等$
O 最小化为归纳原则" 在高维空间中构造具有低 V
维的最优分类超平面作为判决面" 使分类风险上界 最小"从而使学习机器具有最优的推广能力$ 支持向量机由于有着很强的适用性" 且能够保 证良好的分类精度" 因而在多个领域得到了迅速而 广泛的应用"但支撑向量机也有其自身无法克服的 缺点"那就是在求解大规模问题时学习速度慢# 存
! .
槡
!
!2 !2 .1光谱角度填图 ?8 5 @ A 9 < 9 +B 8 < C 9 ??) +B " DE ;' 定义为 光谱角度 ) *
两地物光谱矢量之间的广义夹角" 即为用得较为广 泛的广义夹角匹配模型$ DE ; 将像元 *个波段的 光谱响应作为 *维空间中的矢量" 通过计算它与参 考光谱单元之间的广义夹角来表征其匹配程度! 夹 角 越 小 " 说 明 越 相 似 % & & $ 待 识 别 光 谱 + F) , !"
!& & J = 6= +8 + 自组织算法等 % !/, $ 在模式识别领域应用
这种方法的优点是聚类过程不会在空间上偏 向数据文件的最顶或最底下的像素" 该算法对蕴含 于数据中的光谱聚类组的识别非常有效" 只要让其 重复足够的次数"其任意给定的初始聚类组平均值 对分类结果无关紧要( 缺点是比较费时" 因为可能 要重复许多次"没有解释像素的空间同质性$
(' &%神经元网络技术
始聚类中心为前提"使各模式到其所判属类别中心距 离之和最小的最佳聚类
% %&
$ 显然"该算法的分类结果
受到取定的类别数目及聚类中心初始位置的影响"所 以结果只能是局部最优"但因其方法简单"结果尚令 人满意"故应用较多$ 在实际分类过程中"类别数目
5的值通常根据试验的具体情况来确定$ 对这种算
支持向 量 机 ) * 4??= A @ U 8 5 @ = AC 9 5 6) +8 * " DV ;' 是 一种基于统计学习理论的机器学习算法" 采用结构 风险最小化) * @ A 45 @ 4A 9 < A ) * IC ) +) C ) W 9 @ ) = +"DX ;' 准则" 在最小化样本误差的同时缩小模型泛化误差的上 界"从而提高模型的泛化能力 % !!& $ 支持向量机的核心思想是把样本非线性映射 到高维特征空间) 甚至是无穷维空间 ' " 以结构风险
!., $! 收稿日期.""%,
).'
! ) . %! ! ' $ )( !' :) ' )( !' ) . %( . %(
* &. *
! " # " $ % &' ( ))* + " ' % $ " ( +, . / . 0 / -
前沿技术
! ) .
! < + 成"这严重地影响了影像的分类精度 和识别效果$ 光谱解混技术就是假设某一像元的光谱是由 有限的几种地物的光谱曲线按某种函数关系和比 例混合而成$ 解混的目的就是通过分析和计算" 估 计出光谱混合方式和混合像元包含的光谱成分及 相应比例"同时达到子像元地物分类的目的$ 光谱 解混一般分为 . 个步骤! 端元光谱提取和混合模型 求解$ 混合光谱模型大致包括线性光谱混合模型# 非线性光谱混合模型 . 种 % -& $ 线性混合模型适用于属于或基本属于线性混合 的地物"以及在大尺度上可以认为是线性混合的地 物(对于一些微观尺度地物的精细光谱分析来说"则 需要采用非线性混合模型分析$ 目前" 较典型且具 有一定影响力的非线性光谱混合模型有 H 9 ?I8模
&' (%基于特征空间的分类
. . ( , 0 ) ( / 0) 0 $ 0 $ ! !
式) / ' 中!*为超光谱传感器的波段数$ 值越小" + 与 .的相似性越大$ 由于该方法计算的是 . 个向量之间的夹角" 其 识别结果与向量自身的长度无关" 即 . 个光谱之间 的相似程 度 与 光 谱 各 自 幅 度 值 的 绝 对 大 小 无 关$ 反映在光谱曲线上相当于相同的地物对不同的照 度保持同样的向量方向" 而环境噪声的强弱只反映 在向量的大小上"故光谱角度制图法可有效弱化环 境噪声对识别结果的影响 % && $
法虽然无法证明其收敛性" 但当模式类之间彼此远 离时这个算法所得的结果是令人满意的$
!2 .2 $1K DS T E : E方法
该法与 JR 均值法类似" 也是采用迭代的方法 实现对样本点的分类
% !" &
$ 所不同的是" 该法并不是
每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本 的均值"而是在每次把所有样本都调整完毕之后才 重新计算一次各类样本的均值$ 此外" K DS T E : E算 法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚 类分析" 而且还可以自动地进行类别的 - 合并 . 和
% !&
量地描述目标的光谱辐射特性及其在特征空间内 的变化规律$
&%超光谱图像的分类方法
0& 超光谱图像分类方法" 可以归结为 . 类 % /, !一
类是基于光谱空间的分类方法" 利用反映地物光谱 特征的光谱曲线来识别地物( 另一类是基于特征空 间的分类方法"利用地物在特征空间的统计特性来 建立分类模型$
! )2 ' $& )1 '& )1 ' 0 0 0 " ! ". ","3 "4 "则 2 为1 类$ 0 0 )0' F ! ". "," 3 $ 如果 ! )2 ' P! )2 ' "4 F 式) 0 ' 中 !0 0 4
为了在光谱库中对特定目标进行快速查找和 匹配"首先对光谱曲线进行编码" 对编码结果进行 匹配$ 最简单的是光谱二值编码" 结合图像中不同 地物的光谱特征和几何特征也可以采用分段编码# 多门限编码# 仅在一定波段进行编码# 波段组合二 值编码等$ 使用编码匹配算法有助于提高图像光谱数据 的分析处理效率"但是这种技术在处理编码的过程 中会失去许多细节光谱信息" 因此只适用于粗略的 分类和识别"还有待改进
$ ' 特征空间!超光谱图像中的每一个像元对应
11. ' 马氏) ; 9 69 < 9 += >) * ' 距离$ ! )" "# ' $) "%# ' : ) "%# ' 11$ ' 巴氏距离$
% !
着多个成像波段的反射值" 这些反射值可以用一个 多维矢量表示$ 在特征空间中" 不同的目标分布在 不同区域" 并且有不同的分布特性" 这就有利于定