基于高光譜圖像多特征分析的目標(biāo)提取研究.pdf

1、高光譜遙感技術(shù)是上世紀(jì)80年代發(fā)展起來的一種新興遙感技術(shù),高光譜遙感技術(shù)借助成像光譜儀革命性地將成像技術(shù)和細(xì)分光譜技術(shù)結(jié)合在一起,能在電磁波譜的可見光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內(nèi)提供對地物光譜的精細(xì)探測,所獲取的圖像數(shù)據(jù)包含豐富的空間和光譜信息,為地物目標(biāo)的精確探測和識別提供了可能。然而,相對于高光譜數(shù)據(jù)提供的巨大信息,當(dāng)前的高光譜圖像處理技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于高光譜成像儀的發(fā)展,仍有許多問題急待進(jìn)一步研究和解決。
　　本文從高光譜

2、圖像圖譜合一的特點(diǎn)出發(fā),以典型地物和環(huán)境為研究對象,充分挖掘高光譜圖像的內(nèi)在特性,發(fā)展有效的圖像分析工具,研究精度高魯棒性強(qiáng)的目標(biāo)探測與識別方法。
　　論文首先對高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用和研究發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了綜述,在此基礎(chǔ)上,分析了高光譜遙感圖像應(yīng)用中當(dāng)前存在的主要問題,并針對高光譜圖像分類和目標(biāo)識別中存在的問題進(jìn)行了研究。
　　其次,論文研究了基于光譜分段的匹配和識別方法。在高光譜圖像處理中,光譜匹配技術(shù)是高光譜地物識別的關(guān)鍵技

3、術(shù)之一,光譜匹配通過比較反映地物光譜輻射特性的光譜曲線來識別地物的類別。目標(biāo)的光譜輻射特性分散于整個(gè)成像光譜區(qū)域中,并且以不同尺度的吸收峰或吸收谷的形式分布。因此在提取目標(biāo)的光譜輻射特性時(shí),應(yīng)考慮不同尺度上的目標(biāo)吸收特性,采用多尺度分析方法全面地提取目標(biāo)的光譜輻射特性。論文研究了多尺度小波變換在光譜特征提取和識別中的應(yīng)用,提出了一種基于多尺度小波變換拐點(diǎn)提取的光譜分段匹配方法,該方法以高斯二階導(dǎo)函數(shù)為小波基,通過多尺度變換分析提取譜線的

4、最佳拐點(diǎn),并基于最佳拐點(diǎn)實(shí)現(xiàn)譜線的分段匹配和識別。
　　再次,針對高光譜圖像中存在的陰影現(xiàn)象,論文從陰影的光譜特性分析入手,提出了一種基于密度聚類的多波段多特征陰影檢測和提取方法。該方法從多個(gè)特征空間對陰影進(jìn)行分析,采用動態(tài)閾值密度聚類方法對不同的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,獲得相應(yīng)的陰影檢測結(jié)果,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合不同特征空間檢測結(jié)果的特點(diǎn),提出了一種有效的多證據(jù)判決方法,實(shí)現(xiàn)了陰影判決結(jié)果的融合,取得了穩(wěn)定的陰影提取結(jié)果。
　　為了

5、有效消除陰影對高光譜圖像分類和識別精度的影響,論文分析了現(xiàn)有的高光譜圖像陰影去除方法,針對陰影信息弱的特點(diǎn),提出了一種基于張量修復(fù)技術(shù)和輻射模型校正增強(qiáng)技術(shù)相結(jié)合的自適應(yīng)陰影去除方法,該方法通過張量分析和投票技術(shù)推測陰影區(qū)域的光照和亮度統(tǒng)計(jì)特性,利用輻射傳輸模型對陰影區(qū)進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理,實(shí)現(xiàn)了對陰影的有效去除。
　　論文最后利用高光譜圖像圖譜合一的特點(diǎn),對典型地物道路的識別提取進(jìn)行了研究,提出了一種基于光譜特征和幾何特征相結(jié)合的