基于统计特征的双色中波红外图像差异选择与降维研究

本文主要探讨了双色中波红外图像处理领域中的一个重要问题，即如何有效地处理和分析大量的双波段图像特征，以便于对图像的差异进行综合评估。针对这一挑战，研究者提出了一个基于统计特征的三级特征选择模型。首先，他们对双波段的原始统计特征进行标准化处理，这有助于消除不同特征之间的量纲影响，使得比较更为准确。 模型的核心步骤是通过对比四组双波段图像中这些特征的分布情况，将特征分为三个等级：显著差异级、一致差异级和特殊差异级。显著差异级的特征表示在多组图像中差异明显，可能包含重要的区分信息；一致差异级的特征虽然在所有图像中有差异，但可能不是差异的主要驱动力；特殊差异级的特征则可能是噪声或偶然事件导致的，需要进一步验证。通过这种方式，模型筛选出那些能准确反映双波段图像差异规律的关键统计特征。 在特征选择后，研究人员采用局部线性嵌入（Local Linear Embedding, LLE）的特征提取方法对有效统计特征进行降维处理。LLE是一种非线性降维技术，它通过保持邻近样本在低维空间中的相对位置关系，有效地保留了数据的局部结构，从而减少了维度，降低了计算复杂度，同时又保持了关键信息。 实验结果显示，经过特征选择和提取后的单维特征，成功地综合反映了双波段图像的差异程度，实现了用较少数量的特征来全面分析双波段图像的差异。这种方法对于减少计算负担，提高分析效率，以及在实际应用中如目标检测、热像仪分析等领域具有重要意义。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于提出了一种有效的方法，通过分级选择和降维处理，针对双色中波红外图像的大量特征，实现差异信息的高效提取和综合分析，为后续的图像处理和理解提供了有力工具。