本文關(guān)鍵詞：高光譜影像非監(jiān)督波段選擇技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高光譜影像非監(jiān)督波段選擇算法不需要預(yù)先知道圖像中的相關(guān)先驗信息,即可對高光譜圖像進(jìn)行波段選擇,在實際的應(yīng)用場景中這些先驗信息往往是沒有的或者很難獲得,非監(jiān)督波段選擇算法可以很好地應(yīng)用在這些場景中并完成波段選擇的任務(wù),有效地對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。本文對高光譜影像非監(jiān)督波段選擇技術(shù)進(jìn)行了研究,主要的工作如下：1.研究了常見的非監(jiān)督波段選擇算法,并將它們大致歸為三類,分別是逐步前向搜索波段選擇分析、按波段權(quán)重排序波段選擇分析和波段聚類選擇分析。2.研究了不同的波段選擇評價方法,可按照目標(biāo)檢測的效果來評價,也可按照目標(biāo)分類的效果來評價,其中目標(biāo)檢測包括正交子空間投影目標(biāo)檢測、約束線性判別分析目標(biāo)檢測和全約束最小二乘目標(biāo)檢測,目標(biāo)分類主要使用了支持向量機(jī)方法。3.考察比較了逐步前向搜索波段選擇分析中如何有效地確定已選波段集合和增加下一個波段的方法,基于光譜信息散度提出了最大化最小光譜信息散度的波段選擇方法,還對按波段按權(quán)重排序波段選擇分析中涉及到的去相關(guān)算法進(jìn)行了改進(jìn),使其不再依賴于初始相關(guān)閡值的設(shè)定,而僅與所需選擇的波段數(shù)目有關(guān)。4.在MATLAB平臺下對波段選擇和評價方法進(jìn)行了算法實現(xiàn),并在計算機(jī)合成的高光譜圖像和真實的高光譜影像上對相關(guān)方法進(jìn)行了實驗分析。最后總結(jié)了本文所做的工作,并對今后非監(jiān)督波段選擇研究方向進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：高光譜影像 非監(jiān)督波段選擇 光譜信息散度 目標(biāo)檢測和分類
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 高光譜影像非監(jiān)督波段選擇研究的現(xiàn)狀及難點11-12
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 研究難點11-12
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容和工作安排12-14
• 1.3.1 主要工作12
• 1.3.2 章節(jié)安排12-14
• 第二章 常用非監(jiān)督波段選擇算法14-26
• 2.1 引言14
• 2.2 前向搜索選擇分析14-19
• 2.2.1 正交子空間投影波段選擇14-17
• 2.2.2 多元線性回歸分析17-19
• 2.3 波段排序選擇分析19-23
• 2.3.1 第一光譜導(dǎo)數(shù)19
• 2.3.2 約束波段選擇19-23
• 2.4 波段聚類選擇分析23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 波段選擇評價體系與準(zhǔn)則26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 基于目標(biāo)檢測的波段選擇評價26-31
• 3.2.1 正交子空間投影理論26-28
• 3.2.2 約束線性判別分析理論28-29
• 3.2.3 全約束最小二乘理論29-31
• 3.3 基于目標(biāo)分類的波段選擇評價31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 本文提出的波段選擇方法34-53
• 4.1 引言34
• 4.2 光譜信息散度理論34-35
• 4.3 改進(jìn)的波段選擇算法35-36
• 4.4 改進(jìn)的去相關(guān)算法36-38
• 4.5 實驗結(jié)果與分析38-52
• 4.5.1 實驗數(shù)據(jù)描述38-44
• 4.5.2 實驗結(jié)果分析44-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 工作總結(jié)53-54
• 5.2 工作展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間公開發(fā)表的論文及科研成果59-60
• 致謝60-61

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