基于高光谱图像的目标分类技术研究

《基于高光谱图像的目标分类技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学号：S13040437硕士学位论文基于高光谱图像的目标分类技术研究研究生姓名：王冬雪学科、专业：信息与通信工程二○一六年三月分类号：TN911.7密级：可公开UDC：621.39编号：基于高光谱图像的目标分类技术研究RESEARCHONTARGETCLASSIFICATIONBASEDONHYPERSPECTRALIMAGE学位授予单位及代码：长春理工大学（10186）学科专业名称及代码：信息与通信工程（0810）研究方向：数字视频与图像处理技术申请学位级别：工学硕士指导教师：朴燕教授研究生：王冬雪论文起止时间：2014.09—2

2、015.12长春理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，《基于高光谱图像的目标分类技术研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：弯月）至日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全。了解长春理工大学硕±、博±学位论文版权使用规定’’

3、，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕上学位论文全文数据库和ＣＭＩ系列数据库及其它国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工义学可Ｗ满本学位论文的鱼部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制巧巧存巧汇编学位论文。，作者签名：至屋窒２＾年立巧马日．导师签名：章曰．＊＾．寧Ｖ？摘要随着高光谱处理技术的发展，高光谱图像分类技术受到了国内外越来越多的研究学者关注。与传统遥感影像相比，高光谱遥感图像光谱

4、信息丰富以及“图谱合一”的特点，决定了其具有对地物进行精细分类的巨大潜质，与此同时高光谱图像数据量大维数多等特点也给高光谱图像分类带来了非常大的挑战，传统遥感图像分类方法已不再适用于高光谱图像，因此，为了充分利用高光谱图像的信息，研究适合高光谱图像的分类算法具有重要研究意义。高光谱图像常常会存在“异物同谱，同谱异物”的现象，给高光谱图像精细分类带来了较大的困难。本文提出了一种结合高光谱图像光谱信息和空间信息的分类方法，即基于子空间结合马尔可夫模型的监督分类方法，并对该方法做出了改进。子空间模型可以解决高光谱图像数据量大的问题，马尔科

5、夫模型可以将高光谱图像几何空间中像元的连续分布转化为像元与其邻域的关系，可以充分利用高光谱图像的空间信息，有效解决了“异物同谱，同谱异物”的问题。分类方法流程如下：首先通过子空间模型将高光谱图像投影到一个低维特征子空间中，对高光谱图像进行预分类，然后对原始高光谱图像经过主成分变换，针对第一主成分提取梯度信息，构造边缘系数，最后结合马尔可夫模型对预分类结果再次分类，最后获得分类结果。通过设计实验并进行了仿真，并对实验结果进行了分析与评价，实验结果表明，本文所提出的方法具有较好的分类性能。关键字：高光谱图像，目标分类，子空间模型，马尔可

6、夫随机场IABSTRACTMoreandmorescholarspayattentiononthehyper-spectralimageclassificationwiththedevelopmentofhyper-spectralprocessingtechnology.Comparedwiththetraditionalremotesensing,hyper-spectralremotesensingimagecontainsabundantspectralinformationcalled"imagecombinedwiths

7、pectra",whichdetermineithasenormouspotentialtofineclassifythefeatures,atthesametime,thelargedimensionofhyper-spectralimagealsobringsahugechallengetohyper-spectralimageclassification.Themethodoftraditionalremotesensingimageclassificationisnolongersuitableforhyper-spectr

8、alimage.Therefore,inordertomakefulluseofthehyper-spectralimageinformation,tostudythenewclassificationalgorithmofhyper