基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位.pptx
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基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位摘要:高光谱图像在遥感图像处理中具有重要的应用价值。然而,由于传感器分辨率和光谱响应的限制,高光谱图像中存在光谱混合问题,即一个像素位置上可能存在来自多个亚像元的光谱混合信息。为了解决这一问题,本文提出了一种基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位方法。该方法首先通过非负矩阵分解得到端元字典,并使用字典稀疏表示原理对混合光谱进行解混。然后,通过亚像元定位算法,将解混结果映射到真实地物上。实验证明,该方法在高光谱图像亚像元
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基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位目录添加章节标题高光谱图像亚像元定位原理端元字典的构建稀疏解混算法亚像元定位精度端元字典的稀疏表示字典学习算法稀疏表示的优化字典更新策略实验验证高光谱图像亚像元定位方法亚像元定位算法流程像元分解与重构定位精度评估实验结果与分析端元字典的鲁棒性分析字典鲁棒性定义鲁棒性分析方法实验结果与讨论鲁棒性优化策略高光谱图像亚像元定位应用前景在遥感监测中的应用在环境监测中的应用在农业监测中的应用在军事侦察中的应用THANKYOU
基于端元字典的成像光谱图像稀疏解混与亚像元定位研究的开题报告.docx
基于端元字典的成像光谱图像稀疏解混与亚像元定位研究的开题报告一、研究背景成像光谱是综合光学成像与光谱分析的一种新兴的无损检测技术。成像光谱技术能够同时获取高分辨率、高光谱信息的成像图像,可以用于材料表面、生物医学、环保等领域的检测以及分析。然而,在实际应用中,成像光谱存在较大的数据量、数据维数problem。也即随着光谱和图像信息的同时获取,光谱信息导致了数据的高维度、稠密性,大大增加了数据的计算复杂度,影响了光谱成像的精确性和实时性。为了提高光谱成像的效率与精确性,需要将图像和光谱信息进行分离和降维。本
结合边缘保持的高光谱图像亚像元定位方法.pdf
本发明涉及结合边缘保持的高光谱图像亚像元定位方法,包括:S1、利用高斯模糊核和原始高光谱图像进行非盲去卷积来达到削减原始高光谱图像中点扩展函数效应;S2、使用域变换递归滤波器对步骤S1的结果进行滤波来起到边缘保持和减少噪声的作用;S3、通过线性光谱解混技术获取丰度图像;S4、对丰度图像使用插值方法进行上采样以获得各类别亚像元软类值;S5、利用类别分配策略为各亚像元分配类别标签,得到最终的亚像元定位结果。本发明能够处理有效地处理点扩展函数效应以及图像中的纹理细节等噪声,从而使亚像元定位精度得以提高。
一种基于端元提取与光谱解混的高光谱图像融合方法.pdf
本发明属于高光谱图像处理领域,具体涉及高光谱图像融合与空间分辨率增强的基于端元提取与光谱解混的高光谱图像融合方法。本发明包括:使用N-FINDR算法进行端元提取;使用光谱解混技术获取各像素中各端元的丰度值;以丰度矩阵A为先验知识,通过模糊C均值聚类算法对多光谱图像的像素进行分类标记,再根据标记结果和端元光谱进行融合图像重构;求得的分类结果,根据标记的类别将端元光谱赋值给高光谱图像的各像素,获得重构的融合高光谱图像。本发明由于采用端元提取技术提取并保留端元光谱信息,整个融合过程并不引入系数变换步骤,故不造成