發(fā)布時間：2020-03-29 19:49

【摘要】：隨著遙感技術的逐漸成熟,成像光譜圖像在目前社會中的應用越來越廣泛。但是由于成像光譜儀的限制,大多數(shù)成像光譜圖像的空間分辨率較低,這也就導致了混合像元在遙感影像中大量普遍存在,給后續(xù)的數(shù)據(jù)處理工作帶來了許多不便。因此成像光譜圖像的光譜解混技術具有重要的理論研究意義和實際應用價值。本文從成像光譜圖像的特點和成像原理出發(fā),開展了基于端元字典的成像光譜圖像稀疏解混技術的研究工作,提出了一種基于地物類別的高光譜圖像端元冗余字典訓練算法和一種基于K-SVD和端元字典的光譜解混算法,收到了較好的效果。進一步將其應用于亞像元定位領域,設計實現(xiàn)了一種基于空間相關性約束的亞像元定位算法,有效提高了傳統(tǒng)算法的定位精度。具體包括:設計并實現(xiàn)了一種基于K-SVD的和標準光譜庫的端元冗余字典訓練算法。該方法以標準光譜庫為基礎,首先基于光譜特征對光譜庫數(shù)據(jù)進行地物分類,然后對每類地物的光譜曲線分別訓練單類字典,選擇最具代表性的地物光譜曲線,來構建端元冗余字典;進一步利用光譜角匹配與光譜信息散度結合的方法,對字典內的端元進行進一步篩選優(yōu)化,使得端元字典內的原子在保證充分性的同時降低相關性,以消除后續(xù)光譜解混過程中無關項的消極影響,為后續(xù)成像光譜圖像混合像元的高效解混奠定基礎。設計并實現(xiàn)了一種基于端元冗余字典的混合像元光譜解混算法。該方法基于線性光譜混合模型,首先通過KNN的方法對圖像中的混合像元進行檢測,進而以基于地物類別的端元冗余字典作為端元集,采用基于K-SVD的稀疏分解的方法對混合像元進行解混。通過模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的實驗表明該方法的解混效果良好,具有較高的魯棒性,改善了低信噪比的情況下傳統(tǒng)解混方法精度較低的問題。設計并實現(xiàn)了一種基于光譜解混和空間相關性約束的成像光譜圖像亞像元定位算法。將所提出的基于端元冗余字典的混合像元解混算法用于亞像元定位過程,進一步驗證了算法的有效性。該方法設計構造了兩種基于空間相關性的代價函數(shù),進而基于前述混合像元解混結果,利用解混分量圖通過像元交換實現(xiàn)了高光譜圖像的亞像元定位。實驗結果表明該算法在地物邊界處的亞像元定位效果良好,貼近實際地物分布情況,在實現(xiàn)高性能亞像元定位的同時也驗證了所提出的光譜解混算法的有效性。
【圖文】：

- 11 -圖 2-1 高光譜圖像數(shù)據(jù)結構示意圖Fig.2-1 Hyperspectral Image Data Structure圖像一般包含多光譜圖像和高光譜圖像等，成像光譜磁頻譜的信息。成像光譜成像通過獲取場景圖像中每象，識別地物類別或者檢測目標的目的。成像光譜儀sk Broom）和推掃式（Push Broom）衛(wèi)星傳感器。擺儀（AcrossTrackScanners）或者聚焦模式（Spotlig直于飛行路徑,每次只收集一個像素。推掃式有時也long Track Scanners）,推掃式與擺掃式不同的是，它進方向，每次可以掃描一行的數(shù)據(jù)。線性陣列探測器生連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)。，成像光譜傳感器將信息收集為一組“圖像”。 每個圍，也稱為光譜波段。這些“圖像”被組合以形成用λ)高光譜數(shù)據(jù)立方體，其中 x 和 y 表示場景的兩個

圖 2-2 成像光譜圖像混合像元解混流程圖Fig.2-2 Hyperspectral Image Mixed Pixel Unmixing flow chart如圖 2-2 所示，對于多數(shù)的遙感影像來說混合像元的解混主要分為圖中的幾個步驟。首先將成像光譜儀直接獲取的輻射數(shù)據(jù)立方體進行大氣校正，將輻射值轉化為物體固有的反射率，得到了反射率數(shù)據(jù)立方體。然后對于一些方法來說可以通過降低維度例如 PCA（Principal Component Analysis，PCA）來降低數(shù)據(jù)的復雜性，減少算法的復雜度。當然降維過程并非是所有方法都需要的，通過降維可以得到簡化的數(shù)據(jù)立方體。然后根據(jù)不同的混合像元解混方法來對數(shù)據(jù)進行解混，需要注意的是如果用稀疏表示的思想來解決混合像元解混的問題，，還額外需要標準光譜庫來作為端元集。通過混合像元解混得到所需的端元集信號以及相對應的各端元的豐度圖。隨著遙感技術的日益成熟以及計算機的能力越來越強，采用圖像處理的方法來對成像光譜圖像混合像元進行解混處理也就變得很有必要�；旌舷裨饣斓乃惴ㄗ鳛檫b感影像處理中的重要一環(huán)，提供準確的解混結果也對遙感影像之后的工作奠定了基礎。例如，超分辨率復原、亞像元定位、異常檢測等等。
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP751

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本文編號：2606439