高光谱图像兴趣体自动提取技术研究

作     者：王鹤桥 

作者单位：辽宁工程技术大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张海涛

授予年度：2015年

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

主      题：高光谱图像 兴趣体 Bhattacharyya距离 灰色关联决策 Laplace算子 二维最大熵 

摘      要：作为高光谱成像技术的产物之一,高光谱图像的实质是一个由二维空间维与一维光谱维结合而形成的三维数据立方体。虽然它具有着极高的光谱分辨率,但与之相对应的是高维度、大信息量的缺陷。而这些缺陷在其自身的压缩降维处理过程中将会诱发诸多问题,甚至有可能引发维数灾难。因此,如何从信息繁冗的高光谱图像数据立方体中提取含有高质量空间信息及光谱信息的感兴趣数据立体(即兴趣体),成为了迫在眉睫的研究需求。文章首先在高光谱数据立方体的光谱维运用一种创新的波段选择算法,该方法引入灰色关联决策理论,进一步优化了单一波段选择所得的结果;然后在所得波段选择结果的空间维进行图像分割,以确定其空间感兴趣区域,进而获取到最终结果——兴趣体;接着通过将各算法封装为兴趣体的自动提取算法,进行仿真实验;最终将实验所得结果与已有的传统方法进行对比,结果表明该方法实现了兴趣体的自动提取,同时有效提高了高光谱图像的降维质量,为后续进行更深层次的操作提供了有力的数据支持。