基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法

光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重建图像光谱的准确性,又具有较高的运算效率.实验表明,与双三次插值和基于稀疏表示与光谱正则化约束的高光谱图像超分辨率算法相比,该算法具有更高的空间分辨率提升能力和更好的光谱保真能力.     

基于逐像素递归处理的高光谱实时亚像元目标检测

亚像元目标检测是高光谱图像应用的关键技术。由于高光谱数据的高维度增加了存储空间和数据处理的复杂度,实时处理成为了目标检测面临的重要问题。自适应匹配滤波算法(AMF)是一种有效的亚像元目标检测算法。在基于Woodbury引理实现以逐像素排列格式传输和存储的高光谱数据协方差矩阵实时求逆的基础上,以AMF为高光谱图像亚像元目标检测算法,推导出了基于逐像素递归处理的高光谱图像实时AMF目标检测流程。通过仿真数据和真实高光谱图像实验证明,相比于非实时AMF,实时AMF只需少量的存储空间便可得到同样甚至更高的检测精度 。     

基于光谱信息散度的非监督波段选择

在实际高光谱图像处理中,目标的先验信息往往较难获得,而非监督波段选择既能很好地完成海量光谱数据降维的任务,又不依赖于目标的先验信息,因而得到了广泛的应用。提出一种非监督波段选择算法:使用光谱信息散度作为相似性准则度量波段间的相似性,采用前向搜索算法作为波段搜索策略,逐步选出信息量丰富的波段集合。实验结果显示,采用该算法选出的波段集合与正交子空间投影算法和多元线性回归等非监督波段选择算法相比,拥有更高的分类检测精度。     

面向目标检测的高光谱图像压缩技术

提出了一种基于面向目标检测的高光谱图像压缩算法。该算法利用主成分分析对高光谱图像进行降维,引入虚拟维数对高光谱图像的本征维数进行估计,在估计结果基础上确定降维后的主成分数,并采用SPIHT算法对保留的主成分进行有损压缩。同时,虚拟维数可以实现对图像中端元数目的有效估计,继而采用基于无监督正交子空间投影的端元提取算法提取各目标端元,利用算术编码对目标端元的位置进行无损压缩,解码端可以利用获得的端元位置信息对解压缩后的主成分进行目标检测。实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,能够有效检测出图像中的目标信息。     

基于分形理论的高光谱图像压缩算法的研究

高光谱图像是由成像光谱仪在不同光谱波段获得的序列图像,在二维遥感图像的基础上又增加了光谱维的信息。与传统的遥感数据源相比,高光谱数据同时具有空间冗余和谱间冗余的特点。该文在分形理论的基础上,利用分形压缩编码的高压缩比特性,并针对高光谱图像的特点,将分形理论和高光谱图像相结合,设计了一个三维分形压缩编码算法,在去除图像空间相关性的同时,去除了波段图像之间的相关性。     

基于异常探测的高光谱端元提取方法研究

端元提取是高光谱影像分析重要且具有挑战性的任务,是解决高光谱图像混合像元分解关键的步骤。现行的高光谱端元提取算法在端元提取过程中,异常像元同时加入到端元数组中,如何有效区分异常与端元,成为高光谱遥感端元提取的瓶颈,也是提高高光谱图像混合像元分解精度的关键因素。提出一种基于异常探测的高光谱端元提取方法,首先利用RX算法对原始影像进行异常探测,根据异常探测的结果剔除一定数量的像元,将剔除的像元用原始图像均值向量替代,再对影像进行正交子空间投影(OSP)提取端元。实验表明,该方法能够有效区分异常与端元,抑制异常像元参与端元提取,同时处理后的图像端元提取的结果受异常处理的影响很小,证明了去除异常信息后提取端元的可行性。     

结合遗传算法和蚁群算法的高光谱图像波段选择

随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的应用越来越广泛,但其自身的特点给高光谱图像的分类、识别等带来了很大的困难.如何快速地从高达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题.针对上述问题分析了已有的波段选择方法,提出一种结合遗传算法和蚁群算法的高光谱图像波段选择方法.该算法首先利用遗传算法以较快的寻优能力获得几组较优解,以此来初始化蚁群算法的初始信息素列表,然后用蚁群算法以较高的求精解能力获得最优解,并且在遗传算法部分中采用四进制的编码方式,使得算法编/译码简单、遗传算子操作简捷、且处理时所占空间小,同时在蚁群算法部分中巧妙地对预处理图像进行子空间划分来缩小蚂蚁搜索的范围,提高了算法的搜索效率,减小了输出波段组合的相关性和冗余度.由于该算法充分地吸取遗传算法和蚁群算法的优点、克服各自的缺陷,是一种计算耗时少、收敛性能好的波段选择方法.利用AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)图像对提出的算法进行实验,实验结果表明,本文算法在所选波段性能和计算耗时方面都获得令人满意的效果.     

基于改进RX算法的高光谱异常检测

针对RX算法中局部背景协方差矩阵估计的局限性,提出一种改进的RX (I-RX)异常检测算法。基于奇异值分解(SVD),将高光谱图像投影到背景的正交子空间上,获得仅包含噪声和异常的残留图像。在此基础上,通过计算各样本的空间秩深度将残留图像划分为噪声背景和潜在异常两个样本集,利用噪声背景集估计整幅图像的背景协方差矩阵,并将潜在异常集作为测试样本进行异常检测。对模拟数据和真实高光谱数据进行了实验仿真,ROC曲线表明,在相同的虚警概率下,I-RX算法的检测概率相较于RX平均提高了2倍左右。     

基于萤火虫算法的高光谱遥感波段选择方法

高光谱图像在遥感领域中的应用越来越广泛,但由于自身的高数据维、波段间的高冗余度等特性给图像处理带来了一定困难,针对这个问题,提出一种基于类间可分性准则的改进萤火虫仿生算法,进行高光谱遥感波段选择。在分析萤火虫算法机理的基础上,阐述了利用该算法进行高光谱波段选择的思路,并构造波段相似性矩阵,选择欧氏距离、JM距离、光谱信息散度和离散度作为可分性准则来设置目标函数,根据目标函数值的优劣选择优势波段。最后,使用HYDICE Washington DC Mall和 HyMap Purdue Campus两个高光谱遥感影像数据进行实验验证,并利用支持向量机分类器对最佳波段组合进行精度评价,证明该算法的可行性和有效性。
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局部投影可分离的高光谱图像异常检测

针对高光谱异常检测中临近异常像素相互干扰和背景地物复杂的问题,提出基于局部投影可分离的高光谱图像异常检测算法.在归一化的数据中,将待测像素光谱作为参考光谱,构造目标子空间,然后把邻域背景像素投影到该子空间,用投影后向量模值构造异常度计算式.最后将检测到的异常与全局主要背景地物进行比对,肖除部分虚警.利用HyMap高光谱数据进行仿真实验结果表明,本文算法具有克服背景复杂性和干扰点的影响,尤其对异类干扰点的抑制效果更佳.