高光谱图像处理：拉普拉斯算子在波段选择中的应用

本文主要探讨了高光谱图像处理中的波段选择问题，特别是如何在噪声存在的条件下优化波段选择。作者通过引入拉普拉斯算子处理噪声，并提出了一种改进的基于图表示的波段选择算法。 在高光谱成像技术中，图像包含了丰富的光谱信息，但波段间的高度相关性导致数据冗余，因此波段选择成为降低数据维度的关键步骤。传统的基于图表示的波段选择方法在面对噪声时可能选取到噪声波段，降低了选择效率。为解决这个问题，文章首先回顾了高光谱图像的基本概念和基于图表示的波段选择方法的原理。 接着，作者指出当选择的波段数量超过聚类数量时，原始方法可能优先选择噪声波段。为避免这种情况，他们利用噪声对二阶微分算子（如拉普拉斯算子）敏感的特性，对噪声波段进行预处理，以去除或减少噪声的影响。这样改进后的算法能够在保持波段代表性的同时，减少噪声的干扰。 文章实现了该算法的Matlab程序，并通过实际的高光谱遥感图像数据集进行了实验验证，证明了新方法的有效性。关键词包括高光谱图像、波段选择、假彩色合成、图表示、拉普拉斯算子以及高光谱图像的最优假彩色合成方法。 这篇毕业设计论文聚焦于提高高光谱图像处理的效率和准确性，尤其是在噪声环境下的波段选择策略。通过引入拉普拉斯算子，该研究为高光谱图像分析提供了一个新的、抗噪声的解决方案，对于后续的数据分析和应用，如环境监测、农业评估和航天领域的图像处理，具有重要的理论和实践价值。