【摘 要】
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高光谱图像数据描绘了不同地物的空间位置分布和独有的光谱特性,由于不同地物的光谱特性不同,使得高光谱在精准农业、医疗诊断、战场侦查以及航天等领域均取得了良好的发展。而如何获得高质量的高光谱图像以及对图像进行分类识别是研究重点。一方面,因为硬件设施的限制,使高光谱图像空间分辨率不高,而传统重构方法在细节和边缘恢复部分表现不佳;另一方面,高光谱图像往往存在数据量大和冗余等现象容易消耗大量计算资源,而很多
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高光谱图像数据描绘了不同地物的空间位置分布和独有的光谱特性,由于不同地物的光谱特性不同,使得高光谱在精准农业、医疗诊断、战场侦查以及航天等领域均取得了良好的发展。而如何获得高质量的高光谱图像以及对图像进行分类识别是研究重点。一方面,因为硬件设施的限制,使高光谱图像空间分辨率不高,而传统重构方法在细节和边缘恢复部分表现不佳;另一方面,高光谱图像往往存在数据量大和冗余等现象容易消耗大量计算资源,而很多高光谱分类的方法对其“图谱合一”的特点利用不充分,会使得分类过于依据光谱特性而造成精度不佳。由于真实环境是动态且难以预测,测试时容易出现未被训练过的未知类别目标,这些未知类别目标极易被误分,导致分类器精度大大降低。针对上述问题,本文研究了高光谱图像超分辨率重构算法和高光谱已知类分类与未知类目标检测算法。本文在高光谱图像领域的主要工作和创新包括:1.提出了一种基于伪三维卷积P3D结构的超分辨率重构算法P3DSRN,通过深度学习方法来获得高低两种分辨率图像间的关联。通过使用伪三维卷积提取空间和光谱联合特征能够有效降低网络的复杂度、加快收敛速度,并且有助于恢复地物的细节部分。通过实验证明,P3DSRN对两个高光谱数据集进行重构并获得不错的图像重构质量。2.提出了基于谱空结合的高光谱图像特征提取方法Res SSC,具有残差结构的三维卷积层能够有效地对图像的空间和光谱信息联合提取,并且在加深网络层数时不会出现精度下降的问题,并使用了Batch Normalization层和Dropout层等手段加速模型收敛和提升模型精度。通过实验证明,该方法能够准确地对图像中的地物进行分类,因此该方法对高光谱图像有着不错的特征提取能力。3.提出了基于EVM的高光谱未知目标检测算法。首先将原始高光谱图像进行预处理并使用Res SSC进行训练,并选取模型中第一个全连接层的输出作为特征向量,将该特征向量输入进EVM算法中通过威布尔分布建模得到威布尔模型,通过设定的阈值就对高光谱图像中的已知类进行分类并将未知目标检测出来。通过实验证明,该方法能够有效地将已知类进行区分的同时将大部分的未知类别目标检测出来。
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