高光谱图像分类：主成分分析与局部二值模式结合的算法

"基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类，通过主成分分析去除冗余信息，局部二值模式提取空间纹理特征，结合稀疏表示分类和支持向量机提升分类精度和Kappa系数，适用于高斯噪声环境和小样本情况。" 在高光谱成像技术中，获取的图像数据通常包含大量的光谱通道，这些通道之间可能存在高度的冗余信息。为了有效地处理这种高维度数据，一种常见的方法是主成分分析(PCA)。PCA是一种统计方法，它通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系中，新坐标系的基由原数据的主成分构成，这些主成分是按照方差大小排序的，从而可以去除大部分的冗余信息，降低数据的维度，同时保留主要的特征。 在高光谱图像分类中，除了考虑光谱信息，空间信息同样重要。局部二值模式(LBP)是一种用于描述图像局部纹理特征的方法，它通过对像素邻域内的灰度值比较来生成二值模式，能够有效捕捉图像的空间结构和纹理特性。在PCA降维后的高光谱图像上应用LBP，可以提取出反映空间邻域关系的特征，这对于分类任务来说是非常有价值的。 本文提出的两种算法结合了PCA和LBP的优势，首先使用PCA去除高光谱图像的谱间冗余，然后利用LBP对降维后的图像进行空间纹理特征分析。这种结合不仅减少了数据复杂性，还保留了图像的空间信息，使得特征更具代表性。接着，通过稀疏表示分类和支持向量机(SVM)这两种不同的机器学习方法对提取的特征进行分类。稀疏表示分类利用数据的稀疏性进行建模和分类，而SVM是一种强大的监督学习算法，尤其在小样本情况下表现优秀。两者都能够在一定程度上提高分类的准确性和稳定性。 在实际应用中，高光谱图像往往受到高斯噪声的影响，同时，训练样本可能有限。这两种算法在高斯噪声环境和小样本情况下仍能保持良好的分类性能，显示了它们的鲁棒性和泛化能力。关键词包括图像处理、高光谱图像分类、主成分分析、局部二值模式和特征提取，这些都是该领域的核心概念和技术。 基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类方法是提高分类效果的一种有效途径，它通过联合使用PCA和LBP，实现了高光谱图像光谱-空间特征的深度挖掘，提升了分类的精度和稳定性，为高光谱图像处理领域提供了新的研究思路。