【摘 要】
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高光谱图像是成像技术和光谱技术相结合产生的,数百个维度的光谱数据对应数百个窄而连续的光谱波段。不断提升的光谱分辨率和空间分辨率使高光谱图像包含丰富的光谱信息和空间位置信息,可应用到农业、生态、地质、医学、气象学等多种领域,受到广泛的关注。在高光谱图像的应用中,分类是一个非常重要的问题,它的目的是使用相关理论和方法获取地物信息,提升高光谱图像的分类精度。本文主要考虑稀疏表示分类方法中字典和空间信息对
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高光谱图像是成像技术和光谱技术相结合产生的,数百个维度的光谱数据对应数百个窄而连续的光谱波段。不断提升的光谱分辨率和空间分辨率使高光谱图像包含丰富的光谱信息和空间位置信息,可应用到农业、生态、地质、医学、气象学等多种领域,受到广泛的关注。在高光谱图像的应用中,分类是一个非常重要的问题,它的目的是使用相关理论和方法获取地物信息,提升高光谱图像的分类精度。本文主要考虑稀疏表示分类方法中字典和空间信息对分类的影响。针对空间信息在构建分类模型中的作用和利用空间信息构建高质量的字典两个方面,本文的主要研究内容如下:1.提出基于二次空间处理的联合稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法首先通过形态学处理为每个像元引入空间结构特征,再提取图像边缘特征信息,并结合光谱信息共同构建初始字典用于判别式字典训练,同时在主成分特征图上根据图像本身的梯度信息分割超像素;然后为待测像元设置超像素边缘和固定邻域双重空间约束;最后计算每一个邻域像元的权值,实现自适应邻域选择,用于联合稀疏表示分类。在常用的Indian Pines、Salinas和Pavia University三个高光谱数据集上进行仿真实验验证算法效果,实验结果表明该算法能够有效提升分类精度。2.提出基于空间处理优化字典联合稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法首先在主成分特征图上利用空间梯度信息调整分割边缘,获取尺寸适宜的超像素,使同一块超像素中像元的类别标签尽可能一致;同时提取图像的纹理特征信息,结合超像素分割情况构建字典备选集;然后在每一个字典备选集中令每一个像元作为字典原子,其他像元做训练样本,求得它们的平均残差值,并利用残差信息优选字典原子;最后,将得到的字典用于联合稀疏表示分类。在Indian Pines、Pavia University和Salinas三个高光谱数据集上的仿真结果表明该算法能够获得良好的分类精度。
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