高光譜圖像數(shù)據(jù)分布式分類處理方法研究.pdf

1、 國內(nèi)圖書分類號(hào)： TP751.2 學(xué)校代碼： 10213 國際圖書分類號(hào)：621.3 密級(jí)：公開 工學(xué)碩士學(xué)位論文 工學(xué)碩士學(xué)位論文 高光譜圖像數(shù)據(jù)分布式分類處理方法研究 碩 士 研 究 生 ： 余意 導(dǎo) 師 ： 潘正祥教授 申 請 學(xué) 位 ： 工學(xué)碩士 學(xué) 科 ： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 所

2、在 單 位 ： 深圳研究生院 答 辯 日 期 ： 2016 年 12 月 授予學(xué)位單位 ： 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 摘 要 I 摘 要 隨著我國衛(wèi)星遙感技術(shù)的迅速發(fā)展，其在對數(shù)據(jù)精度、細(xì)致度以及深層次信息要求極高的領(lǐng)域都占據(jù)重要的位置，并在生活、安全、礦產(chǎn)資源探測等許多方面起著越來越重要的作用，而遙感高光譜圖像在國內(nèi)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛起步。高光譜圖像處理技術(shù)作為其中一大重點(diǎn)研究方向，已成為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。 然而傳

3、統(tǒng)高光譜圖像分類方法僅僅利用了高光譜影像的反射率信息，并沒有借鑒傳統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域里的一些形態(tài)學(xué)的方法和理論。 本文針對高光譜圖像分類的預(yù)處理提出了一個(gè)新的框架，借鑒傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理手段中進(jìn)行特征計(jì)算的方法和理論設(shè)計(jì)了一種新的處理方式?？紤]到高光譜圖像數(shù)據(jù)中有很多極其相似甚至重復(fù)的波段信息，這些特征信息在重復(fù)地計(jì)算過程中又會(huì)浪費(fèi)許多時(shí)間和計(jì)算資源，并且由于過量波段的數(shù)據(jù)參與分類會(huì)導(dǎo)致“Hughes”現(xiàn)象，分類精度反而下降。所以需要在分類之

4、前選擇出合適的波段參與計(jì)算。達(dá)到降低時(shí)間成本和提高精度和穩(wěn)定度的目的。 本課題提出了一種基于波段選擇的分布式高光譜圖像處理算法來解決上述效率和精度問題。首先我們設(shè)計(jì)了一種新的波段選擇算法，該算法通過計(jì)算圖像像素點(diǎn)之間的位置“黏度”關(guān)系，來判斷像素點(diǎn)之間的相似程度。并且經(jīng)過如此處理過后的波段圖像實(shí)際上加入了圖形學(xué)特征，使得像素點(diǎn)不僅僅是單純的反射率信息，更多的是反映相鄰的位置關(guān)系。并通過波段之間的相關(guān)性篩選出部分波段替代某一些波段簇， 這

5、樣送入分類實(shí)驗(yàn)中的效果和穩(wěn)定性才都有提高。其次因?yàn)樵谟?jì)算新的波段選擇特征時(shí)會(huì)非常耗時(shí)，于是可以想到把數(shù)據(jù)集分散到各個(gè)不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，通過在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行計(jì)算特征，加快算法執(zhí)行過程，并最終將寫回到一臺(tái)機(jī)器上的最終結(jié)果計(jì)算關(guān)聯(lián)度，再進(jìn)行波段的選擇。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示我們的方法可以有效的提升分類精度和效率，并在不同的分類環(huán)境中也穩(wěn)定在一個(gè)非常不錯(cuò)的水平。在最后的過程中把波段選擇算法遷入到分布式計(jì)算環(huán)境中，大大降低波段選擇算法過程消耗的時(shí)間