基于Matlab实现高光谱图像的主成分分析

来源 :第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dragoncool
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  图像处理系统的实时性是衡量图像处理系统性能的一个重要方面。系统的实时性表示系统对于外来事件必须在限定时间内做出反应。高光谱图像是高分辨率、高带宽数据,对该数据进行实时处理时,要求的处理速度一般在NG bit/s左右,传统的串行软件设计难以满足此要求,FPGA所具有的并行处理特点为解决此类问题提供了新的途径。本课题中涉及的实时图像处理,主要是用MATLAB完成图像的主成分分析,对高光谱图像进行降维处理和特征提取,使重构的图像特征更明显。
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由于数字图像在获取,储存,传输的过程中受到传感器本身和成像环境的影响,会使得某些有用信息丢失,进而不利于图像后续的信息提取与解译。因此,影像补绘技术在图像处理领域具有关键的作用。
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新型WorldView-2/3遥感图像不仅空间分辨率得到了大幅提升而且波段划分更细,各波段的光谱响应也出现了显著的变化。这些新特点代表了下一代超高分辨率遥感图像的发展趋势,同时也对图像融合技术提出了挑战。现有的许多图像融合方法并不适用于此类新型高分辨率遥感图像,若直接套用,则会出现严重的光谱和空间信息失真现象。
高光谱图像能够覆盖几十甚至上百个波段,其中含有丰富的空间和光谱信息,使得高光谱图像被广泛应用于目标检测,地物分类,环境监测等诸多研究领域中[1]。高光谱图像在较窄且连续的波段上成像,有较高的光谱分辨率和较窄的波段间隔,但其空间分辨率一般较低,因此会对高光谱图像的后续处理带来较大影响[2]。目前已经有大量针对于提高高光谱图像空间分辨率的方法,这些方法对光谱维超分辨鲜有涉及。然而在目标检测和分类等诸多
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高光谱图像具有丰富的空间和光谱信息,在地物分类、矿物勘探等领域具有广泛应用。由于成像设备等限制,高分辨率的高光谱图像难以获取,较低的空间分辨率会导致光谱混合,进而影响高光谱图像的辨识能力。因此,高光谱图像的超分辨重构具有较大的理论和应用价值[1]。