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为了解决实际高光谱解混(HU)中噪声对解混精度的影响和光谱、空间信息利用不足的问题,提出了一种改进的基于光谱距离聚类的群稀疏非负矩阵分解的解混算法。首先,引入了基于最小误差的高光谱信号辨识算法(Hysime),通过计算特征值的方式估计信号矩阵和噪声矩阵;然后,提出了一种简单的基于光谱距离的聚类算法,对多个波段生成的光谱反射率距离值小于某一值的相邻像元进行合并聚类生成空间群结构;最后,在生成的群结构基础上进行稀疏化非负矩阵分解。实验分析表明,对于模拟数据和实际数据而言,该算法都比传统算法产生更小的均方根误差(RMSE)和光谱角距离(SAD),能够产生优于同类算法的解混效果。 相似文献
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为改善干涉成像短波红外高速高光谱成像仪的坏像元对复原光谱的影响,利用高光谱成像仪测试流程建立了坏像元识别模板,以提高坏像元识别效率。首先,按照高光谱成像仪测试流程设置增益模板和帧频模板并采集图像数据,依据正常像元增益响应设定合理判定阈值Th1,识别不同增益下异常像元并记录对应坐标值;再依据正常像元帧频响应灰度值设定合理判定阈值Th2,识别不同帧频下异常像元并记录坐标值。最后,对比增益模板和帧频模板判定的异常像元,融合确定坏像元。实验结果表明基于增益模板和帧频模板的识别方法在不增加设备研制测试成本的同时有效识别出短波红外高光谱成像仪探测器的坏像元,为可靠识别短波红外高光谱成像仪坏像元提供了一种低成本、高效可靠的新方法,提高了干涉成像高光谱成像仪光谱反演准确性。 相似文献
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针对单幅图像生成高动态范围(HDR)图像进行直方图扩展时,造成的色彩失真、局部细节信息丢失的问题,提出了一种基于亮度分区融合的高动态范围图像成像算法。首先,提取正常曝光彩色图像的亮度分量,根据亮度阈值将亮度分成两个区间;然后,对两个区间的图像用改进的指数函数扩展其亮度范围,使得低亮度区域的亮度增加、范围扩大,高亮度区域的亮度减小、范围扩大,从而增大图像的整体对比度,保留色彩和细节信息;最后,将扩展后的图像和原始正常曝光的图像基于模糊逻辑的方法融合为高动态图像。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明,所提算法能够有效地扩展图像的亮度范围,并保持场景的颜色信息和细节信息,生成的图像视觉效果更佳。 相似文献
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