高光谱图像分类新算法：小波降噪与经验模态分解结合

"这篇研究论文探讨了一种基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法，旨在提升高光谱图像的分类精度和处理速度。" 在高光谱成像领域，图像往往包含大量信息，但同时也容易受到噪声的干扰，这可能会影响后续的分类和分析效果。为了克服这一问题，本文提出了一个创新的算法，即WTD-EMD-SVM算法，它结合了小波阈值降噪和经验模态分解的优势，以实现更精确的支持向量机(SVM)分类。 小波阈值降噪（WTD）是一种有效的去噪技术，它利用小波变换将信号分解为不同频率成分，通过设置阈值去除高频噪声，保留有用的信号细节。在本文的算法中，首先对高光谱图像应用小波阈值降噪，以去除图像中的高频噪声，提高数据质量。 经验模态分解（EMD）是另一种自适应的数据分析方法，它能够将复杂信号分解为一系列内在模态函数（IMF）和残差。在高光谱图像处理中，EMD可以提取出数据的本质特征，即IMF，这些IMF反映了图像的基础模式。同时，EMD的残差部分通常包含了低频噪声，通过分析这些残差，有助于进一步净化信号。 接下来，WTD-EMD-SVM算法利用EMD得到的IMF对高光谱图像进行重构，这一步可以保留图像的实质性信息，而剔除噪声。最后，采用支持向量机（SVM）对重构后的高光谱图像进行分类。SVM是一种强大的监督学习模型，尤其适用于小样本分类，它通过构建最大间隔超平面来区分不同类别。 实证研究表明，该算法应用于AVIRIS数据集92AV3C，结果显示，WTD-EMD-SVM算法不仅提高了高光谱图像的分类精度，而且还减少了支持向量的数量，从而加快了分类速度。这表明该算法在处理高光谱图像时具有较好的性能和效率，对于高光谱图像分析有着重要的实用价值。 关键词：高光谱图像；图像分类；小波阈值降噪；经验模态分解；分类精度 中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1000-1328(2012)04-0471-07 DOI：10．3873/j．issn．1000-1328．2012．04．009 这篇论文为高光谱图像处理提供了一种新的思路，通过小波和EMD的结合，实现了噪声的有效抑制和信息的精准提取，对高光谱图像的分类研究具有重要贡献。