国内外高光谱图像波段选择:磷酸铁锂与三元锂比较下的无监督算法改进

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在国内外研究现状综述中,高光谱成像技术因其结合了数字成像与光谱分析的特性,广泛应用于环境监测、农业、航空等多个领域。高光谱图像的特点在于其精细的光谱分辨率,导致波段间存在高度的相关性,这造成数据冗余,因此波段选择成为数据降维的关键步骤,直接影响后续高光谱图像处理和分析的质量。 传统的波段选择方法通常分为有监督和无监督两类。有监督方法需要预先标注的训练样本,但在高光谱图像中获取高质量的训练样本成本高昂,限制了其应用。相比之下,无监督方法,如基于波段优先级(如信息散度波段选择算法IDBS)和组合优化方法(如最佳指数因子OIF、最大椭球体积MEV、OSP-BS和CBS),因其无需先验信息而更受关注。IDBS虽高效但可能因波段相关性强而选入冗余波段;而组合优化方法虽然能寻找到相关性较低的波段组合,但计算复杂度较高。 文章重点聚焦于基于图表示的波段选择方法,它通过聚类找出代表性强且相关性低的波段,提高效率。然而,当存在噪声波段时,传统图表示方法可能失效。作者针对这一问题,首先阐述了高光谱图像的基础,然后提出了一种改进的波段选择算法,利用拉普拉斯算子对噪声敏感的特性去除噪声影响。拉普拉斯算子在此发挥了重要作用,帮助筛选出不受噪声干扰的优质波段。通过编写Matlab程序,作者用真实高光谱遥感数据集验证了改进算法的有效性。 此外,研究还涉及到了高光谱图像的假彩色合成,这是一种重要的数据可视化技术,波段选择的质量直接影响到合成图像的质量。最优的假彩色合成方法研究是本文探讨的另一重要部分,旨在提高图像处理的整体效果。 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、高光谱图像优化假彩色合成方法、噪声抑制等,这些都在文中得到了深入的探讨和实践。这篇文章探讨了高光谱图像处理中的核心问题,并提出了一个创新的解决方案,以提升波段选择的准确性和鲁棒性。