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文檔簡(jiǎn)介
1、高光譜遙感圖像具有波段多、光譜分辨率高、數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn),在給人們帶來(lái)豐富信息的同時(shí),也給數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。如何有效的對(duì)高光譜圖像進(jìn)行降噪,降低高光譜圖像的維數(shù),減少數(shù)據(jù)量是高光譜圖像分割中的一個(gè)重要問(wèn)題。
降噪方面:本文選擇了兩種傳統(tǒng)的頻域降噪方法,高通濾波和低通濾波對(duì)高光譜圖像進(jìn)行處理。在空域降噪方面,本文選擇了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法,設(shè)計(jì)了一種基于開(kāi)、閉運(yùn)算的串行級(jí)聯(lián)式形態(tài)濾波器。高通濾波使圖像得到銳化,突出了圖
2、像的邊緣信息,同時(shí)保留了圖像的大部分噪聲信息,該濾波結(jié)果可用到降維運(yùn)算中。低通濾波使圖像平滑,降低圖像噪聲。形態(tài)濾波與低通濾波的效果一樣,也是通過(guò)圖像平滑降低圖像噪聲,但其平滑效果比低通濾波要好。
降維方面:本文在特征提取方面選擇了兩種算法進(jìn)行處理,主成分分析和最小噪聲分離方法。主成分分析是多元數(shù)據(jù)分析的一個(gè)有力工具,在基于特征提取的高光譜圖像降維處理中有著廣泛應(yīng)用,但該方法對(duì)噪聲比較敏感,在實(shí)現(xiàn)降維的過(guò)程中,也保留了圖像
3、的噪聲信息?;诖颂岢隽俗钚≡肼暦蛛x變換,它是一種以最大化信噪比為衡量準(zhǔn)則的線性變換。它在實(shí)現(xiàn)降維的過(guò)程中也對(duì)噪聲進(jìn)行了分離。
分割方面:本文以基于標(biāo)記分水嶺算法的高光譜圖像分割算法為主軸,簡(jiǎn)要介紹數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)預(yù)處理的基本運(yùn)算。借助閾值分割和K均值聚類(lèi)分割引出標(biāo)記分水嶺算法的分割技術(shù)。以德興銅礦高光譜遙感圖像為研究數(shù)據(jù),并將三種分割算法進(jìn)行比較,給出基于標(biāo)記分水嶺分割算法的優(yōu)越性。
本文提出了一種通過(guò)降噪、降維
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