一种改进的基于自动形态学的端元提取算法

自动形态学端元提取（AMEE）算法中的形态学算子在纯像元集中分布的区域无法得到正确的结果。现有膨胀操作在每个结构元素内只能提取一个候选端元,会造成重要像元丢失。为了解决这些问题,采用改进的形态学算子和结构元素对AMEE算法进行了改进。首先引入参考光谱向量的概念构建了改进的形态学算子,并给出了形态学离心率指数新的计算方法,然后利用偶数大小、改进的结构元素,从每个结构元素内选出4个候选端元,最后对改进的基于自动形态学的端元提取算法进行了分析和实验验证。结果表明,改进的方法能从纯像元集中分布的区域获得正确的候选端元,并在一定程度上避免膨胀过程中的信息遗失,从而能够有效地提升端元提取的精度和像元解混的效果。     

高光谱图像混合像元分解算法

传统的高光谱图像混合像元分解技术包括端元提取和估计每个端元的混合比例.虽然很多模型都能得到可以接受的解混结果,但是一些未知端元的存在使得结果在包含未知端元的像素点处出现偏差.因此,提出了一种基于支持向量数据描述的高光谱图像混合像元分解算法.首先高光谱图像数据被分成类内和类外两部分,类内是完全由已知端元数据混合的像素点,而类外数据是包含未知端元的像素点.两类数据交界处被认为是已知端元和未知端元混合的数据.然后再对这些像素点进行混合像元分解,分别对仿真数据和真实高光谱图像进行实验.结果表明该算法可以有效地解决因存在未知端元对解混精度的影响,而且能给出未知端元的解混分量.该方法的解混结果几乎不受未知端元的影响,优于直接解混结果     

基于同质区分割的非线性端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统端元提取算法忽略了高光谱图像中地物空间分布相关性与非线性结构,制约了端元提取算法的精度。针对高光谱图像的空间关系与非线性结构,提出一种基于同质区分割的非线性端元提取算法。使用超像素分割方法将图像分割为若干同质区,利用流形学习构造高光谱图像数据的非线性结构,最后在同质区内提取端元并利用聚类方法优选端元。模拟和真实图像数据实验表明,该算法能够保证高光谱数据的非线性结构,端元提取结果优于其他传统线性端元提取方法,在低信噪比的情况下,可以保持较好的端元提取结果。     

基于扩展数学形态学的高光谱亚像元目标检测

提出了一种基于扩展数学形态学和光谱角度匹配相结合的高光谱亚像元目标检测算法。在目标与背景未知的情况下,同时利用光谱和空间信息实现目标的定位与检测,实现高光谱亚像元目标的检测识别。通过扩展的形态学膨胀和腐蚀运算实现端元提取,采用光谱角度匹配算法进行感兴趣目标的检测识别。算法性能通过AVIRIS数据进行评价,与仅利用光谱角度匹配的算法和RX异常检测算法进行比较。实验证明,所提出的算法性能优于其他两种算法,具有低虚警率的亚像元目标检测结果。     

基于单体扩张的端元提取算法

端元提取是高光谱混合像元分解的重要环节.为了提取高光谱图像的端元,本文基于线性表示理论与凸锥模型理论,论证了:与单体共面的单体外向量被单体的顶点向量线性表示时,表示系数必有负值,从而给出了理想情形下判别端元的充要条件,并在此基础上,针对非理想情形提出了一种提取端元的迭代算法.实验结果表明,算法提取端元的精度优于VCA算法、效率高于搜索算法,算法稳定性好,对噪声的敏感性低.     

基于测地线距离和正交投影的端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统线性端元提取方法忽略了像元内地物的非线性混合因素,制约了混合像元分解精度的提升。针对高光谱图像数据的非线性结构,提出一种基于测地线距离的正交投影端元提取算法,将测地线距离引入端元单体提取过程,利用正交投影方法逐个提取端元。为了降低测地线距离计算量,在端元提取前先利用自动目标生成方法和无约束最小二乘法对原始高光谱数据进行数据约减。模拟和真实高光谱图像实验表明,该方法能够表征光谱数据中非线性因素,端元提取结果优于传统自动目标生成端元提取方法。     

基于分层的多端元光谱解混算法

高光谱图像中,单一端元光谱很难准确刻画一个类别,导致解混结果不准确。针对经典多端元光谱解混(MESMA)算法存在计算量大、端元预选繁琐等缺点,提出基于分层的MESMA(HMESMA)算法,第1层确定像元包含地物类别,第2层在第1层的基础上再分层确定像元包含最优端元个数。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明了本文算法比固定端元解混效果好,平均丰度误差最高降低了2.65%,与经典的MESMA算法精度相当,但大大降低了计算量,提高了计算效率。     

基于端元提取的超光谱图像目标检测算法

针对超光谱图像中目标检测问题,提出了一种基于端元提取的超光谱图像目标检测算法。该算法在未知任何先验信息条件下,对超光谱数据进行基于噪声调节的主成分分析,通过保留信噪比较大的主成分,有效降低超光谱图像中的噪声水平;然后利用基于无监督正交子空间投影的端元提取算法获取图像中的端元矢量,将各端元矢量代入改进的约束能量最小化算子中,从而实现超光谱图像的目标检测。实验结果表明,该算法不但可以得到较好的目标检测结果,在运算性能上也具有一定的优势。     

基于图像欧式距离和拉普拉斯特征映射的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高。针对高光谱图像的非线性结构,提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法。该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入拉普拉斯特征映射进行非线性降维以更好地去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元。真实高光谱数据实验表明,提出的方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成份分析算法和原始的拉普拉斯特征映射算法。     

基于波段选择改进的高光谱端元提取方法

为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题, 采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取, 改进N-FINDR算法的降维方式; 利用模拟和真实高光谱数据进行实验, 分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元, 并用全约束最小二乘法解混。结果表明, 改进的N-FINDR算法的解混精度更高, 用时更少。用波段选择代替特征提取改进降维方式, 保留了光谱曲线的物理意义, 在N-FINDR算法中是可行的。     

一种改进的N-FINDR高光谱端元提取算法

光谱端元提取是对高光谱数据进一步分析的重要前提。在各种端元提取算法中,N-FINDR算法因其全自动和选择效果较好等优点受到了广泛的关注。然而样本的排序对该算法的端元提取会造成一定影响,并且传统N-FINDR算法需要根据端元的个数进行降维处理,从而限制了该算法的应用。实际高光谱数据中存在的同一地物在高维空间中非紧密团聚现象也对端元提取增加了难度。为此该文提出改进的算法停机准则和数据特征预处理方法,并使用支持向量机对提取到的端元进行二次提取。实验结果表明,改进的停机准则进一步增加了由端元向量组组成的凸体体积。数据特征预处理和基于支持向量机的二次端元提取分别提升了数据的可分性和提取到端元的精度。     

基于像素连通特征的一种快速图像匹配算法

针对基于灰度相关的图像匹配方法速度慢的特点,提出了一种基于像素连通特征的快速图像匹配算法。算法先利用一定的像素分类原则,将所有像素分为5类,再按照一定的连接原则按列统计每个模板列长度的连通分量个数。用模板各列的连通分量个数与待搜索图的各统计值进行串模式匹配。分析及实验结果表明,算法在保持较高匹配精度的同时,运算速度显著提高。     

高光谱线性解混研究进展

受高光谱遥感仪器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,高光谱图像中存在大量混合像元,成为阻碍高光谱遥感技术应用和发展的关键因素。高光谱混合像元分解技术已成为高光谱图像处理中的关键技术。系统地整理近年来高光谱解混的相关算法,从端元提取和丰度估计两个方面介绍高光谱解混的研究进展。对高光谱解混的相关算法进行分类总结,并对其原理和优缺点进行了对比分析。结合当前研究现状针对存在的问题做出了展望,指出今后可从模型共存、空谱结合、时效性以及工程实用化的角度对高光谱解混作进一步研究。     

基于像素统计和纹理特征的人群密度估计

提出了一种人群密度估计算法,将像素统计和纹理特征两种基本方法进行有效结合。前景提取使用改进的Vibe算法,设定感兴趣区域(ROI)来减少运算量。同时,引入形态学处理和透视矫正消除了因人物远近所造成的误差。并设定了一套人群密度等级划分的标准,克服了因人群密度高低频繁变化造成的误差。最终,实验结果显示运算速度和正确率均较为可观,证明了本算法的可靠性。     

基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位

针对高光谱图像中普遍存在的混合像元中各端元空间分布定位困难的问题,文中提出一种基于K-SVD的光谱解混算法,利用其解混结果进行亚像元定位。算法首先通过KNN分类来区分待处理图像中的混合像元和纯像元,然后借鉴基于冗余字典的稀疏分解相关理论,以标准光谱库为基础,通过基于K-SVD的字典训练算法训练产生最具代表性的地物光谱曲线,构建端元冗余字典,通过基于K-SVD的稀疏分解算法实现各端元丰度的求解。最后利用求得的丰度系数在两种空间性相关性约束下进行亚像元定位。实验结果表明,采用该算法进行模拟数据和真实数据的亚像元的定位可以取得不错的定位结果。     

基于二次曲面拟合的子像素边缘检测算法

针对传统边缘检测算法边缘信息保留不完整与边缘点定位不精确的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的子像素边缘检测算法。利用拟合法求得子像素图,其抗干扰性强,检测位置较准确,并在此基础上利用改进的Canny算子精确地判断图像边缘位置。实验结果表明,该算法不仅提高了图像的边缘信息保留能力,且图像边缘光滑,边缘点定位精确,细节信息完全。     

基于标量量化的多描述视频编码算法

介绍了多描述编码的理论基础,提出了一种基于标量量化的多描述视频编码方法.该方法将待传输视频量化为两个不相同但互有冗余信息的粗量化版本,并分别对这两个版本进行编码和传输,最后利用其冗余信息进行联合解码.仿真结果表明,在高丢包率条件下,提出的多描述视频编码方案的PSNR明显高于传统视频编码.     

基于光谱维小波特征的混合像元投影迭代分解

混合像元线性分解是高光谱遥感应用的关键技术之一.本文利用小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种以小波低频系数为特征的混合像元投影迭代分解的方法.首先利用离散二进小波提取了高光谱影像特征,再基于影像特征,用投影迭代方法自动确定出端元光谱,并以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分.实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度.