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《哈尔滨工业大学》 2015年
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基于非负矩阵分解的高光谱图像特征提取与分类算法研究

刘攀  
【摘要】:采用光谱成像仪获得的高光谱数据含有丰富的地物光谱信息,因此可以通过高光谱图像的光谱特征对所拍摄的地物进行精细分类。但是高光谱数据由于波段较多,导致数据量相对较大,并且过高的维数会产生信息冗余,这样的数据给存储和运算都带来很大压力。为了充分利用高光谱遥感图像所具有的光谱信息丰富的优势,同时尽可能降低由于数据量过大导致的庞大运算量,在应用这些丰富的光谱数据进行图像运算前应该先设法对高光谱数据进行必要的特征提取运算,通过这样的数据预处理可以达到用较低维数的数据获得较高的分类精度的目的。本文首先对机载高光谱成像仪的图像数据进行了说明,实际生活中的观测数据通常是非高斯分布的情况,在极端情况下,是严格的多模式结构。因此本文主要内容为:1)根据高光谱数据结构特点选择了LFDA降维算法作为分类的预处理方法,结合不同的分类器算法,用来进行高光谱图像的分类运算,通过仿真实验验证了在高光谱图像分类中算法的有效性;2)对原始NMF特征提取方法做一些改进,考虑在目标函数中引入正交约束并结合LPP流形学习线性化方法,提出的改进算法使降维后的高光谱样本之间尽可能的正交,并且样本集中同一类别的样本点在投影空间中距离更近,不同类别的样本点在投影空间中距离更远,仿真实验验证算法的有效性;3)采用MATLAB/GUI设计高光谱图像处理软件,作为项目数据处理环节的程序功能模块之一,是为高光谱图像探测及目标识别而设计的专用图像处理软件,可以利用MATLAB在处理高维数据矩阵方面的优势,将处理后的高光谱数据作为样本集进行分类处理。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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