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一种新的高光谱图像波段选择方法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种新的高光谱图像波段选择方法-波段最大筛选法(Maximum Band Screening,MBS),它将每个波段的像元光谱分量看成一条波段向量,利用光谱相似性度量比较波段与已选波段的不相似性,从而从原始波段中选择信息量既大、又有区别性的波段.为了验证MBS的有效性,将其用于高光谱图像异常探测,设计了异常探测算法.该算法首先从高光谱图像中提取异常目标光谱,噪声白化后,进行MBS波段选择,最后将选出的波段用于自适应余弦估计(Adaptive Coherence Estimator,ACE)目标探测.采用AVIRIS高光谱图像将MBS与另外两种波段选择算法进行比较分析,实验结果表明,在MBS选出的仅占全部波段8%的波段上,ACE算子具有较高的探测性能. 相似文献
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针对高光谱图像波段间的相关件高、信息冗余大从而影响目标探测的问题,提出层次聚类波段选择(HC-BBS).首先以ROC曲线线下面积(AUC)为指标确定最佳聚类个数,然后对原始波段凝聚聚类,再在聚类后的每类波段中选择最能代表该类的波段组成最终的波段子集,保证了目标探测算子获得最佳的探测效果.对AVIRIS获取的2幅真实高光谱图像进行了实验,结果表明,HC-BBS优于另外2种波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的9%和3%,目标探测算子ACE和AMF的探测率较全波段分别提高了30%和15%. 相似文献
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提出一种适合目标探测的基于独立成分分析(ICA)的高光谱图像波段选择方法。首先进行"虚拟维"(VD)估计以确定重要独立成分个数,同时对FastICA生成的独立成分排序,选择排序靠前的几个独立成分作为重要独立成分;再根据波段对重要独立成分的平均贡献量对波段排序;最后使用光谱相似性度量去除排序后的冗余波段,保证了最终波段子集含有较多的目标信息。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标探测实验,结果表明,文中方法优于另外两种基于二阶统计特性的波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的12%和3%,目标探测算子自适应余弦估计(ACE)和自适应匹配滤波(AMF)其上的探测率较全波段分别提高了30%和15%。 相似文献
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