高光谱图像(Hyperspectral Images,HSI)是遥感技术应用发展的一个大趋势,有关研究已经受到各国学者的重视,也已广泛地应用在各个领域之中,因此,对HSI的应用效果的要求也越来越严格。可视化技术作为数据与观察者之间信息的桥梁对高光谱图像的应用和发展起到了关键的作用。高光谱图像彩色可视化技术是一种对高光谱图像的直观呈现方法,它基于人类视觉特性,利用彩色空间表述图像中所含有的丰富的空间及光谱信息,能够使观察者更加清楚且准确地理解和处理相关的有用信息。这种将抽象的数据信息转化为具象的图像信息的可视化方法对于科学决策和信息利用意义重大。首先,本课题从高光谱图像可视化的研究背景与现状出发,介绍高光谱图像的特点及常用显示方法,并对现有的可视化方法及标准进行整理及分类,将以往对于高光谱图像研究中较为零散的理论体系进行统一,同时对几种较为常用的评价标准进行总结。随后,本课题讨论几种常用高光谱图像分析方法,提出一种低复杂度的距离测算方法并将其应用至解混技术。该方法基于LSMM几何求解原理,解决已有的几何算法高复杂度的弊端。然后,在现有高光谱图像分析方法基础上,根据面向数据的特性,高光谱图像可视化技术可分为两类,分别为面向像元分析结果的可视化方法和面向原图像的可视化方法。本课题中这两类可视化方法主要研究内容如下:其一,面向像元分析结果的彩色可视化方法。这类方法是先利用高光谱像元分析方法对原高光谱图像进行处理及分析,随后对其分析结果进行显示的可视化方法。根据分析方法的不同,该类别可分为两种情况,即基于硬分类结果的数据可视化方法和基于软分类结果的数据可视化方法。根据高光谱图像硬分类结果的数据特性,本课题提出一种基于类别空间相关性的自动色彩分配方法,其输出图像更着重于对地物类别之间的类间可分性进行显示。而基于软分类结果,本课题提出一种具有距离保持特性的高光谱图像可视化方法。该方法基于光谱线性混合模型以及彩色空间线性混合模型,同时遵循人类视觉特性,能够保证不同类别和同类别混合像元之间都具有较好的视觉辨识度。此外,对于一些特殊像元分析方法,也可基于以上两种方法,然后根据数据分析方法的特性对可视化方法进行相应调整,例如基于稀疏表示的高光谱图像可视化方法。其二,面向原高光谱图像的彩色可视化方法。这类方法是利用不同的数据分析或处理方法,在对原高光谱图像进行处理的同时对图像进行显示。在该类别中,本课题先后提出了三种可视化方法。方法一,一种彩色动态高光谱图像可视化方法,该方法基于CMF方法并利用动态颜色表达地物以使输出图像具有较强的视觉感官的效果。该方法不仅计算简便且满足实时性要求,还能保留真彩色图像的特性。方法二,针对拥有多幅图像的单模态和多模态图像,本课题提出一种适用于HSI的交互式彩色可视化方法。该方法利用交互式平台将多幅图像进行融合以便输出更多的有用信息,能够在同一界面中静态或动态地彩色显示高光谱图像,以实现对HSI进行有目的的信息挖掘。方法三,本课题还设计一种面向类别的彩色可视化方法,该方法以流形算法为基础并结合人类视觉感官特性,利用监督信息,完成对HSI的可视化。该方法生成的图像在充分利用监督信息的同时,同类别的像元之间也具有较好的距离保持特性。最后,为满足如今日益精确和严格的显示及应用要求,使输出的图像能够同时显示物体的空间信息和光谱信息,一种高光谱图像多级彩色显示方法被提出。本课题首先利用视觉注意模型对原图像地物进行优先性分级,然后根据获得的不同优先度确定所属区域的处理方法,进而根据需要利用前文所述的一种或多种可视化方法,通过多层显示策略在地物的三个级别,即宏观、局部和微观,实现对感兴趣区域的显示。本方法的显示结果能够满足空间信息和光谱信息在同一图像内显示的要求,并可以在不改变其他显示特性的同时对某类别进行突出显示。