高光谱图像光谱域噪声去除的经验模态分解方法

针对高光谱图像存在的光谱域噪声提出了基于经验模态分解的光谱域滤波方法(empirical mode decomposition based filter(EMDF)).首先基于光谱曲线二阶导数给出了光谱曲线噪声大小的判定,然后用EMDF方法进行逐像元滤波.在容易引入空间域噪声的光谱区间,以基于光谱导数的Savitzky-Golay 滤波方法(derivative based savitzky-Golay filter(DSGF))进行替代,这样既抑制了空间域噪声的产生,也取得了较好的光谱域滤波效果.     

基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法

随着光谱分辨率越来越高,高光谱图像更容易受到噪声的干扰,直接用传统的检测算子会产生较高的虚警.针对RX算法存在较大噪声干扰的问题,提出了一种基于混合噪声评估的RX异常检测方法.首先对高光谱图像进行分块,利用滤波的思想选取均匀图像块;考虑图像光谱-空间信息,运用多元线性回归分析对均匀图像块进行混合噪声评估;然后将高光谱图像和混合噪声进行作差,消除噪声的干扰;最后运用RX算子进行异常检测.实验结果表明,该方法达到了消除噪声的效果,与RX和MNF-RX算法相比具有更好的目标检测性能.     

基于光谱空间信息的高光谱遥感图像混合噪声评估

综合利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,提出了一种新的混合噪声评估方法.首先通过滤波算法进行图像中均匀图像块的自动选取;然后利用多元线性回归模型,将均匀图像块内像素点的信号值和噪声值进行分离,并实现了图像中加性、乘性噪声的粗评估;最后根据噪声模型构建似然函数,利用最大似然估计法求解噪声模型参数.通过仿真图像和真实高光谱图像进行实验,验证了该方法的准确性和鲁棒性.     

高光谱图像组合光谱特征研究

在此分析了典型植被、岩矿、土壤和水体地物的光谱特性曲线及其一阶和二阶导数的特点与异同。研究表明通过光谱导数技术,可以快速分析出高光谱特性曲线的反射峰和吸收谷谱带的相关特征,且不同类别地物目标在原始光谱曲线和各阶光谱导数曲线上存在不同敏感波段。因此提出将高光谱原始数据和其各阶导数曲线的敏感波段综合起来构成组合光谱特征,以此达到优化高光谱特征性和降低分类难度,从而进一步提高分类性能的方法。实验结果表明组合光谱特征可以实现高光谱图像有效分类。     

高光谱图像飞机目标检测研究

笔者将经过最小噪声分离后的高光谱图像进行基于集合顶点的端元提取。并结合基于多光谱的匹配滤波法、最小能量约束法、光谱角制图法、正交子空间投影法等检测方法,对基于飞机的自动检测进行了深入地研究,并对各检测方法进行了优缺点分析。     

基于边缘剔除的陆基高光谱图像噪声评估方法

为了准确地对陆基成像条件下高光谱图像的噪声水平进行评估, 提出了一种基于边缘剔除后残差调整的局部标准差法。首先将获取的高光谱图像分成若干个大小合适的子块, 而后利用Canny边缘检测算子检测出图像的边缘信息, 判断并剔除其中含有边缘的子块, 将剔除边缘子块后的均匀子块采用多元线性回归后求取残差的方法进行噪声估计。结果表明, 对同一幅陆基高光谱图像的不同子区域进行4×4像元与8×8像元分块, 得到的噪声总误差值分别为1.985×103与2.197×103。该噪声估计方法对陆基成像条件下高光谱图像的噪声评估具有较强的鲁棒性, 可为后续陆基高光谱图像处理与应用提供参考。     

基于相关向量机的高光谱图像噪声评估算法

为了更准确的估计高光谱图像噪声强度,提出了一种基于相关向量机(RVM)的高光谱图像噪声评估算法。对该算法所采用的RVM 回归原理、残差与噪声的关系等进行了研究。首先,介绍了高光谱图像噪声评估中应用较为广泛的空间/光谱维去相关法的特点及不足。接着,对可有效进行非线性回归分析的RVM 进行了介绍。然后,针对传统的空间/光谱维去相关法在系统中存在较强的非线性关系时,得到的残差将会过大这一问题,提出利用RVM 回归分析去除具有高相关性的信号,利用得到的残差图像对噪声进行估算,从而提高评估系统的稳定性。实验结果表明:噪声强度估计精度优于8%;相比传统算法更有效。总体看,该算法可以满足自动高光谱图像噪声评估的稳定可靠、精度高等要求。     

采用一种新的滤波方法去除图像噪声

提出了一种新的滤波方法,使用适当窗口在图像上滑动,计算该窗口中心像素的块均匀度,并与整幅图像的块均匀度比较,自适应地确定窗口中心像素是否为噪声点;然后统计该窗口中噪声点的个数,自适应地调整滤波窗口大小,最后自适应地计算权值,并采用改进的加权中值滤波方法对噪声点进行逐点滤波.模拟实验和分析结果表明该方法是有效的,既能有效地去除图像噪声点,又能较好地保持图像细节部分,为去除图像中的噪声提供了一种新的方法.     

电子电路噪声的岔集谱分析法

本文阐明了目前电路噪声理论的不完善性,提出了电子电路岔集谱分析法,使噪声计算的精度和效率有显著提高。作者编制并调试成功了基于此方法的电子电路噪声性能分析和低噪声设计程序,文末给出了实例结果。与实验结果的比较,说明了本文提出方法的正确性。     

利用背景残差数据检测高光谱图像异常

针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.     

PHI高光谱数据和高空间分辨率遥感图像融合技术研究

提出了一种新的高光谱图像融合技术———基于最佳指数准则的高光谱小波包图像融合方法,即首先利用最佳指数选择高光谱的最佳合成波段,得到低分辨率的彩色合成影像,然后采用一种基于区域多特征的小波包融合算法进行融合处理.文中利用上海地区PH I高光谱数据和高分辨率全色航空像片来验证算法的有效性,实验结果表明该方法可有效的实现高光谱数据和高空间分辨率遥感图像的融合处理.     

基于光谱解译的高光谱图像奇异检测算法

奇异检测是高光谱图像的重要应用之一.针对目前研究中存在的问题,提出了一种新的基于光谱解译的奇异目标检测算法,用于高光谱图像处理.该算法利用光谱解译技术有效地实现了目标信息和复杂背景的分离,很好地抑制了背景对检测的干扰.解译后的误差数据仅包含丰富的目标信息且更好地服从高斯分布.利用主成分分析对解译误差数据进行变换,根据高阶统计量,定义局部平均奇异度来选择对于奇异检测最有效的主分量,并利用RX算子完成最终检测.为验证算法的有效性,利用真实的AVIR IS数据进行了仿真实验.结果表明该算法能够较大地改进经典RX算法的检测性能.     

基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割

由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果.     

地物光谱匹配模型比较研究

在大量实测的城市地物光谱数据的基础上,对3种有代表性的光谱匹配模型,即最小距离、光谱角度匹配（SAM）,光谱相似度匹配进行了深入计算和分析,在这3种模型中,以SAM表现程度较好,但都不是最理想,区分程度不是很高．为增强区别程度,本文引入了导数对光谱匹配模型进行了重新计算,分析结果表明,一阶导数能明显增加3种光谱匹配模型的区分度,尤其是最小距离法增加非常明显．     

基于小波域的图像噪声类型识别与估计

提出了一种基于小波域分解的类型识别方法．该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声：高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计．对大量含噪图像的实验结果表明：该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确．     

基于多特征多分辨率融合的高光谱图像分类

由于数据维数高,利用高光谱数据对地物进行分类,常规方法难以获得令人满意的结果,在基于小波多分辨率融合方法进行特征图像的提取过程中,提出了利用多个空间特征所构成的特征矢量确定多分辨率融合权值的算法,有效地降低了原始图像的数据维并获得了用于后续分类的特征图像．对AVIRIS数据进行的实验表明,利用新方法提取的特征进行分类,获得了高于传统方法确定融合权值的结果。     

基于背景残差数据的高光谱图像异常检测算法

针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.