预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/4
2/4
3/4
4/4

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于小波变换的高光谱图像分类算法应用研究 摘要 高光谱图像分类是遥感图像处理领域中的一个重要研究方向,其应用前景广阔。当前,基于小波变换的高光谱图像分类算法被广泛应用和研究,该算法通过将高光谱图像映射为小波域,提高了特征的分辨率和抗干扰能力。本文介绍了高光谱图像分类的研究背景、小波变换的原理及其在高光谱图像分类中的应用。随后,通过实验验证证实了该算法在高光谱图像分类中的有效性,证明了该算法在实际应用中具有较高的性能表现。 关键词:高光谱图像分类、小波变换、特征提取、分类器 Abstract Hyperspectralimageclassificationisanimportantresearchdirectioninthefieldofremotesensingimageprocessing,anditsapplicationprospectsarebroad.Atpresent,thewavelettransform-basedhyperspectralimageclassificationalgorithmhasbeenwidelyappliedandresearched.Thisalgorithmmapshyperspectralimagestothewaveletdomain,improvingtheresolutionandanti-interferenceabilityofthefeatures.Thispaperintroducestheresearchbackgroundofhyperspectralimageclassification,theprincipleofwavelettransformanditsapplicationinhyperspectralimageclassification.Then,throughexperiments,itisverifiedthealgorithm'seffectivenessinhyperspectralimageclassificationanddemonstratesthatthealgorithmhashighperformanceinpracticalapplications. Keywords:hyperspectralimageclassification,wavelettransform,featureextraction,classifier 1.引言 高光谱技术已成为近年来遥感图像处理领域的研究热点,高光谱图像具有很高的空间分辨率和丰富的光谱信息,这对实现诸如资源环境监测、农业、地质和城市规划等方面的工作非常有帮助。高光谱图像分类是遥感图像处理领域中的一个重要研究方向。根据图像的光谱分布情况对图像进行分类,通常使用的方法是提取一些特定的特征,然后使用分类算法分类。小波变换由于其多重分辨性、傅里叶变换等优越性质,被广泛应用于信号、图像处理等领域。小波分析是一种能够通过变换把信号或者图像转换到小波域的方法。基于小波变换的图像处理可以提高特征的分辨率和抗干扰能力。因此,基于小波变换的高光谱图像分类算法成为了目前高光谱图像分类研究领域最活跃的研究领域。 本文将介绍高光谱图像分类的研究背景、小波变换的原理及其在高光谱图像分类中的应用。随后,通过实验验证证实了该算法在高光谱图像分类中的有效性,证明了该算法在实际应用中具有较高的性能表现。 2.小波变换 小波变换是一种在时频域上分析信号的方法,它可以从信号中提取出其中的各种组成成分。小波变换采用小波函数作为基函数,在频域采样的方法中,将需要分析的信号分解为不同的频段,然后对每个分段使用小波函数进行分析。相比于傅里叶变换,小波变换将原信号在时域和频域上均分解为多个基元素,结构上更为紧凑,且可以进行局部分析。 小波变换可分为离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。在高光谱图像分类中,通常使用离散小波变换来对原始数据进行处理,以达到提取特征的目的。 3.基于小波变换的高光谱图像分类算法 基于小波变换的高光谱图像分类算法主要包括以下过程:数据预处理、小波变换特征提取、分类器训练和分类。 3.1数据预处理 对于原始的高光谱图像,需要进行预处理以消除噪声干扰,同时将图像映射到小波域。常用的预处理方法有标准化和去噪。 标准化是保证样本数据服从高斯分布的一种方法,即将所有数据转化为均值为0,标准差为1的标准正态分布。 去噪是为了去除图像中的噪声,提高特征的准确性和稳定性。常用的方法有平均滤波、中值滤波、高斯滤波等。 3.2小波变换特征提取 在对图像进行预处理后,将图像转换到小波域,提取图像的特征。通过小波分解,可以获得不同频段上的图像信息,这些信息可以用来作为图像的特征。在小波分解时,通常选择多尺度小波分解。 3.3