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高光谱稀疏解混合方法旨在寻找光谱库的最佳子集以对场景中的混合像元进行建模。大多数稀疏解混合方法使用美国地质调查局光谱库,易造成与所研究的高光谱数据失配。利用顶点分量分析和概率输出支持向量机,设计了一种结合空间和光谱信息的基于图像的端元光谱库提取方法。由于提取的端元光谱库具有群结构,即多个端元光谱代表一类材料,因此估计的丰度也具有群体结构。提出了基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的解混算法,用来解决丰度估计优化问题。分数混合范式诱导丰度群内和群间稀疏性,全变分(Total variation, TV)空间正则化诱导丰度群空间平滑。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统稀疏解混合方法相比,该方法可以显著提高解混性能。 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2018,(6)
在高光谱图像亚像元定位领域中,基于插值的亚像元定位算法具有无参数、无迭代、快速运算等优点,得到了广泛的应用。传统的基于插值的亚像元定位算法由于原始高光谱图像分辨率低和现有的光谱解混技术的局限性,使得丰度图像不能充分携带原始高光谱图像的先验信息。针对这一问题,提出了一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位算法。将插值算法直接应用于原始低分辨率高光谱图像,得到高分辨率图像。将高分辨率图像通过光谱解混得到具有丰富原始图像先验信息的丰度图像,利用丰度图像提供的信息将类别标签分配到每个亚像元中,获得亚像元定位结果。仿真实验证明,该方法可以充分地携带原始图像的先验信息,获得比传统的基于插值的亚像元定位算法精度更高的结果。 相似文献
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提出一种将高维的高光谱图像非线性优化到三维彩色空间的可视化方法. 以距离保持特性作为主要设计标准,同时保证生成的图像具有尽可能大的类间可分性,使生成图像的各像元间的距离差与高光谱数据各光谱间距离差高度相关. 该方法由以下四部分组成:1)将高光谱图像中各端元光谱降维到二维空间作为色品坐标;2)由第3维亮度值的优化使相关性达到最优,进而确定各端元的颜色标签;3)根据像素所含各类别的丰度值进行颜色的线性混合;4)利用局部优化方法对彩色图像进行优化校正,最终实现整幅图像的彩色可视化. 实验表明,该方法合理可行,生成的图像具有较好的视觉效果,并能获得较好的距离保持特性及可分性,适用于高光谱数据的可视化显示. 相似文献
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为了充分挖掘丰度系数的内在本质属性,提升高光谱图像稀疏解混精度,提出一种基于局部加权低秩先验的稀疏解混方法.该低秩先验主要基于这一事实:高光谱图像中的局部立方体块具有较高的相空间关性和光谱相关性.加权的低秩先验能够挖掘局部块内在的低维结构特征,有效地抑制噪声,保持数据的细节结构.该先验联合全变差正则项、协同稀疏正则项,能够更好地刻画丰度系数的细节结构、局部平滑性以及行稀疏性.利用模拟数据和真实高光谱数据进行的实验表明,所提方法与现有方法相比能够更好地保持数据的细节信息,提升解混精度. 相似文献
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提出利用调制传递函数滤波来改进高频调制影像融合,以提高GeoEye-1融合影像的空间分辨率,同时保持影像光谱特性. 该方法首先由卫星影像测定调制传递函数,用这一传递函数对影像进行滤波退化,确定退化影像融合在最小均方误差下的高频调制影像融合权系数,进而用于非退化尺度下的融合,获得具有接近全色影像分辨率的多光谱融合影像. 与Erdas软件的加权高通滤波融合法和MTF-GIF的比较表明:改进的高频调制影像融合方法生成的融合影像在保持光谱信息和提高多光谱影像分辨率上是最佳的. 相似文献
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在处理混合像元分解问题中,非负矩阵分解算法是一种比较热门的算法,因其算法模型与线性光谱模型有着相似性和解出的结果符合现实要求而被广泛应用。现有的非负矩阵分解方法在针对端元之间差异性的同时,并没有考虑到有部分端元可能会有相似的光谱特征的存在。因此,提出一种基于光谱距离约束的非负矩阵分解算法,该方法在对图像中所有类别进行解混的同时,既考虑到不同物质端元之间的可分性,也考虑到具有相似光谱特征物质之间的端元相似性。实验结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
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压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法. 相似文献
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为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法。该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作。考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像这3个方向的边缘变化情况,从而利用图像不同方向的高频分量来刻画图像像素点不同方向的突变程度。根据这个突变程度来实现循环平移操作的自适应融合过程,这样可以避免过度抑制边缘细节信息。最后对重建的高分辨率图像小波分解后的高频分量使用非线性增强函数,提高图像对比度,突出边缘和轮廓信息。实验结果表明,该算法在增强图像空间分辨率和对比度的同时,保留了原图像包含的边缘和轮廓信息,不仅有较好的视觉效果,还有一定的抗噪能力。 相似文献
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受分辨率和视角范围的限制,普通的图像获取设备通常无法拍摄到较大场景的图
像,而图像拼接技术可对获取的若干幅小视角场景的图像进行配准和融合得到一幅宽视角的
全景图像. 为此,设计了一种序列图像拼接系统. 针对近似仅存在二维平移的待拼接图像,采
取平移鲁棒的实时序列图像拼接方案,以傅里叶变换的相位相关法为基础进行拼接. 针对待
拼接图像间同时存在旋转和平移的情况,采取了基于Harris特征点检测的旋转和平移鲁棒的
序列图像拼接方案. 实验结果表明,所设计的平移鲁棒序列图像拼接方案能够实时拼接近似存
在二维平移关系的序列图像,但无法处理旋转;而旋转和平移鲁棒的序列图像拼接方案可在
线下非实时地处理同时存在平移和旋转仿射变换的序列图像拼接. 相似文献