【摘 要】
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高光谱图像数据是光谱波段数据与空间位置数据的综合体,其包含的地物类别信息丰富而复杂。高光谱图像分类研究的目的就是利用分类相关理论和技术去充分挖掘地物信息,提高高光
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高光谱图像数据是光谱波段数据与空间位置数据的综合体,其包含的地物类别信息丰富而复杂。高光谱图像分类研究的目的就是利用分类相关理论和技术去充分挖掘地物信息,提高高光谱图像分类精度,为后续的高光谱图像应用提供坚实可靠的地物信息基础。目前,高光谱图像分类技术已经深深影响了现代生活的方方面面,其在农林、军事、海洋和地质等领域的应用已经越来越广泛、越来越成熟。本文以传统高光谱图像分类算法对光谱信息和空间信息利用不充分为切入点,提出了基于紧耦合像元的自适应增强类内稀疏表示高光谱图像分类算法和基于块近邻的边界约束标签平滑高光谱图像分类算法。本文的主要研究内容有:1.提出基于紧耦合像元的自适应增强类内稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法将自适应增强思想融入稀疏表示的正交匹配过程中,在正交匹配的迭代寻优中加强对判决特征的提取,同时利用局部Fisher判别分析算法在降维特征域进行紧耦合像元的选取,利用生成的紧耦合像元平滑初始的特征分布,防止后面算法迭代增强过程中可能产生的过拟合。在真实高光谱图像上的实验表明,该算法比对比的同类算法具有更优良的分类性能。2.提出基于块近邻的边界约束标签平滑算法。该算法首先利用训练块聚合度和测试样本块聚合度计算出一个加权因子,然后用加权因子对块间距离进行加权计算判决距离并根据判决距离输出分类标签;同时,该算法利用局部Fisher判别分析算法对原始高光谱图进行降维生成单波段灰度图,接着利用局部二值化处理成像素边界快照,最后利用获取的边界快照信息对前面输出的标签应用层次平滑操作输出最终的分类标签。该算法在三个真实高光谱图像上的实验结果表明:其分类效果比对比的同类算法更优越。
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