高光谱图像稀疏解混算法研究
高光谱影像稀疏解混的空间同质分析法
高光谱影像稀疏解混的空间同质分析法王毓乾，邵振峰【摘 要】针对高光谱遥感影像端元丰度的稀疏性和空间分布平滑性，提出一种基于空间同质分析的稀疏解混算法。
该算法首先对高光谱影像进行空间同质分析来提取同质指数，然后根据同质指数对稀疏回归解混模型中的空间正则项赋予不同权重，使其能更好地反映高光谱影像端元丰度分布的空间复杂性，进而实现对高光谱混合像元的有效分解。
模拟数据和真实数据的试验分析表明：本文提出的算法能更好地保持结果的稀疏性和丰度空间分布的平滑性，并且具有一定的抗噪性，提高了整体的解混精度。
【期刊名称】测绘学报【年(卷),期】2014(000)006【总页数】6【关键词】高光谱影像；光谱分解；稀疏回归；同质分析1 引 言混合像元分解过程是要从混合像元中识别不同类型的地物（端元），并求出其在混合像元中所占的比例（丰度），是高光谱遥感影像分析的核心问题之一。
混合像元线性分解的方法有很多，大体上分为基于几何的、基于统计的和新近发展起来的基于稀疏回归的三大类方法［1］。
基于几何和统计的方法，解混精度依赖于端元提取的准确性，在影像场景复杂、像元普遍混合程度高时，纯净像元存在性的假设难以满足，很难准确地提取端元光谱。
基于稀疏回归的混合像元分解方法是一种半监督的解混方法［2－4］，它利用已有的端元光谱库［5］作为先验信息，将像元表示成端元光谱库中某些端元的线性组合。
该方法不需要在影像中提取端元，也不要求影像中每个端元必须有纯净像元对应，在像元普遍混合程度较高时仍能取得较好的效果。
一个像元含有的端元数目通常小于整幅影像所含有的端元数目，更远远小于端元光谱库中端元的数目，即像元用端元线性表示时丰度值具有稀疏性［6－7］。
基于稀疏回归的解混算法在解混过程中加入了丰度的稀疏性约束，得到的结果更符合实际情况。
然而光谱库中端元光谱的相似度一般较高，影响了基于稀疏回归解混方法的精度。
大部分混合像元分解的算法都基于影像的光谱分析，却忽略了影像的空间信息。
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析高光谱遥感图像分类是遥感领域中的一个重要问题，其目的是将高光谱图像中不同类别的地物进行区分和识别。
对于这一问题，传统的分类方法主要基于像素级别的特征提取和分类，但这种方法在高光谱遥感图像中存在多种问题，例如高光谱数据维度高、噪声和遮蔽等问题。
为了解决这些问题，近年来，研究者们开始关注超像素级别的特征提取和分类方法。
超像素可以看作是像素的一种组合形式，具有较强的空间信息和相似性。
基于超像素的方法可以有效降低数据维度，提高分类效果。
在高光谱遥感图像分类中，基于超像素稀疏表示的方法（SLIC-OMP）是一种比较有效的分类方法。
它主要基于以下原理进行分类。
1. 超像素分割首先，对高光谱遥感图像进行超像素分割，将相邻像素组合成一个超像素。
在SLIC-OMP方法中，采用k-means聚类算法进行超像素分割，聚类中心的数量通过像素分辨率和期望的超像素数量来确定。
2. 稀疏表示对于每个超像素，可以将其表示为一组稀疏向量。
具体来说，可以使用正交匹配追踪（OMP）算法，将每个超像素表达为其他超像素的线性组合。
这样做的目的是将每个超像素表示为其余超像素的线性组合，并且使用更少的信息就能准确地表示。
3. 分类最后，对于每个超像素，可以使用稀疏表示来对其进行分类。
具体来说，可以将每个稀疏向量作为特征向量，然后使用传统的分类器（如支持向量机）进行分类。
这样做的目的是利用稀疏表示技术提取更有信息量的特征，进而提高分类效果。
总的来说，基于超像素稀疏表示的方法可以有效解决高光谱遥感图像分类中的多种问题，提高分类效果和准确性。
未来，我们可以进一步探索该方法在遥感领域中的应用并进行算法优化。
基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混研究
基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混研究基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混研究摘要：高光谱遥感技术在地球观测中起着重要作用，但由于遥感图像中的混合像元问题，精确的解混技术仍然是一个具有挑战性的问题。
本文提出了一种基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混方法。
该方法利用深度学习算法自动提取高光谱遥感图像中的光谱特征，并通过空谱联合先验对混合像元进行解混。
实验结果表明，该方法能够有效地提取高光谱遥感图像中的光谱信息，并获得较好的解混效果。
1. 引言高光谱遥感技术是一种获取地球表面反射率的重要手段，它能够提供丰富的光谱信息，对于农业、环境保护、地质勘探等领域具有重要的应用价值。
然而，由于高光谱遥感图像中像元光谱混合的问题，使用高光谱遥感图像进行定量分析和应用仍然具有挑战性。
因此，提出一种高效准确的解混方法对于充分发挥高光谱遥感图像的潜力至关重要。
2. 相关工作目前，对于高光谱遥感图像解混问题的研究可以分为基于光谱曲线拟合和基于混合模型的方法。
光谱曲线拟合方法通过拟合混合像元的光谱曲线，然后估计每个光谱端元的成分占比来进行解混。
混合模型方法则是将光谱混合问题转化为解线性方程组的问题，通过求解线性方程组来估计像元端元的成分占比。
虽然这些方法在一定程度上可以解决光谱混合问题，但是由于混合像元的非线性和高光谱遥感图像的高维度特性，这些方法的解混精度和效率还有进一步的提升空间。
3. 提出的方法为了解决高光谱遥感图像解混问题，本文提出了一种基于深度学习和空谱联合先验的解混方法。
该方法首先利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，对高光谱遥感图像中的光谱特征进行自动提取。
由于深度学习算法具有强大的非线性建模能力，可以更好地捕捉到混合像元的特征。
然后，通过空谱联合先验对混合像元进行解混。
空谱先验指的是同一遥感图像中不同像元之间的空间相关性，而联合先验则是指遥感图像中不同波段之间的光谱相关性。
通过综合考虑这两种先验信息，可以更准确地估计每个混合像元的端元成分占比，并进行解混。
高光谱图像处理算法优化研究
高光谱图像处理算法优化研究高光谱图像处理算法优化研究摘要：随着高光谱传感器技术的发展，高光谱图像在农业、环境监测、遥感等领域得到了广泛应用。
然而，由于高光谱图像数据量大、维度高、噪声多等特点，对其进行有效处理成为一个重要的挑战。
本文通过对现有高光谱图像处理算法进行优化研究，旨在提高高光谱图像的处理效果和准确度。
1. 引言高光谱图像由多个连续的光谱波段组成，相比于传统的彩色图像，高光谱图像能够提供更加详细的光谱信息。
然而，由于高光谱数据的维度较高，处理高光谱图像面临着巨大的挑战。
2. 高光谱图像处理算法的现状目前，高光谱图像处理算法主要包括光谱分解、特征提取、分类识别等步骤。
然而，现有算法在处理大规模高光谱数据时存在效率低下、准确度不高等问题。
3. 算法优化方法3.1 数据预处理高光谱图像中常常存在噪声和异常值，因此，在进行算法处理之前，对高光谱数据进行预处理是非常重要的。
预处理方法包括去噪、去偏、标准化等。
3.2 特征提取与选择高光谱图像中的数据维度非常高，直接使用所有的光谱波段作为特征会导致算法的复杂性增加。
因此，需要对高光谱数据进行特征选择和提取，选择最具有代表性的特征子集。
3.3 算法优化针对现有算法存在的问题，可以通过优化算法的设计和实现来提高处理效果。
例如，引入机器学习算法、深度学习算法等，结合高光谱图像的特点，提高算法的分类准确度和处理效率。
4. 实验与结果本文通过实验验证了优化后的高光谱图像处理算法在不同应用场景下的效果。
结果表明，优化后的算法能够提高高光谱图像分类的准确度，并且在处理大规模高光谱数据时具有较高的效率。
5. 结论与展望本文通过对高光谱图像处理算法的优化研究，提出了一种能够提高高光谱图像处理效果和准确度的方法。
未来，可以进一步研究高光谱图像处理算法在其他领域的应用，以及算法的优化和改进方向。
总结：本文通过对高光谱图像处理算法的现状进行分析，提出了一种优化方法，通过数据预处理、特征提取与选择、算法优化等步骤，提高了高光谱图像处理的效果和准确度。
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析超像素稀疏表示是一种用于图像分割和表示的方法，通过将图像划分成一系列紧密相连的区域（超像素），并用稀疏表示的方式表示每个超像素区域的特征信息。
在高光谱遥感图像分类中，基于超像素稀疏表示的方法可以提取出图像的全局和局部特征，从而实现更精确的分类。
对于输入的高光谱遥感图像，需要进行预处理步骤。
常见的预处理方法包括：噪声去除、辐射校正、波段选择和图像剪裁等。
预处理后，将图像划分成一系列的超像素区域。
接下来，对于每个超像素区域，需要计算其特征表示。
通常采用的方法是使用字典学习的方法，将每个超像素区域表示为一组基向量的线性组合。
字典表示的优势在于它能够压缩数据并提取出稀疏的特征表示，从而减少特征的冗余性。
然后，通过求解优化问题来获得每个超像素区域的稀疏表示系数。
优化问题的目标是使稀疏表示的误差最小化。
常用的求解方法包括基于L1范数的最小化方法，如Lasso和稀疏表示分类等。
使用分类器对每个超像素区域的特征表示进行分类。
分类器可以使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF），也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
1. 全局和局部特征提取：通过划分图像成超像素区域，并对每个区域进行稀疏表示，可以同时提取出图像的全局和局部特征，从而更准确地描述图像的内容。
2. 特征降维和压缩：使用稀疏表示的方法可以将原始高维特征降维到低维稀疏特征，从而减少了特征的冗余性，并提高了分类的效果。
3. 数据并行计算：超像素稀疏表示可以将图像分割成多个超像素区域，每个区域可以独立进行特征表示和分类，从而实现数据并行计算，提高算法的效率。
4. 鲁棒性：基于超像素稀疏表示的方法对于光照变化、噪声和遮挡等问题具有很强的鲁棒性，能够处理复杂的遥感图像。
高光谱解混
高光谱解混
高光谱解混是一种利用高光谱数据来解决多重反射问题的技术。
它的主要目的是分离不同的物体的反射信号，使得在一幅图像中不同的物体都能够有效地显示出来。
高光谱解混主要是针对多光谱图像数据的，也就是说，它的输入是由多种波段的光谱图像数据构成的。
这些数据可以来自于多种传感器，比如可见光、红外等，也可以来自于卫星或者航空遥感。
高光谱解混技术基于一个重要的原理：多光谱数据可以通过混合模型将不同物体的反射信号进行区分和分离。
这个模型涉及到三个参数，即物体的反射率、反射方向和反射强度。
通过这三个参数，可以将不同物体的反射信号进行区分和分离，从而实现高光谱解混。
高光谱解混技术分为两大类，一类是以混合模型为基础的技术，例如混合线性模型（MLM）、混合像元模型（MPM）和非混合模型（NMM）等，这些技术可以将多光谱图像数据拆分成多个反射组件，从而实现高光谱解混。
另一类是以图像处理为基础的技术，例如图像分割、图像增强等，这些技术可以通过处理图像来消除多重反射，从而实现高光谱解混。
由于高光谱解混技术可以有效的分离出不同物体的反射信号，因此它在遥感影像分析、地物识别、土地利用和环境监测等领域具有重要的应用价值。
高光谱解混技术是一种比较新的技术，它比传统的遥感影像分析技术具有更高的精度和效率。
总之，高光谱解混是一种利用多光谱数据来解决多重反射问题的技术，它主要是基于混合模型和图像处理算法。
它可以将多光谱图像数据拆分成多个反射组件，有效的解决多重反射问题，并且可以应用于遥感影像分析、地物识别、土地利用和环境监测等领域。
基于分组Fisher判别的高光谱图像解混技术的开题报告
基于分组Fisher判别的高光谱图像解混技术的开题报告一、选题背景高光谱图像(Hyperspectral Image，HSI)是一种具有连续光谱信息的多光谱影像，在环境监测、农业遥感、城市规划等领域有着广泛的应用。
然而，由于大气、地表、遥感仪器等多种因素的影响，HSI常出现混合像元、噪声干扰等问题，对图像的处理和分析带来一定的难度。
因此，HSI 解混技术的研究成为了当前遥感图像处理研究的热点之一。
HSI解混技术通常分为基于主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)、线性光谱不变性模型(Linearity Spectral Unmixing Model，LSU)、非线性光谱不变性模型(Nonlinearity Spectral Unmixing Model，NSU)等多种方法。
在各种方法中，基于分组Fisher判别(Group Fisher Discriminant，GFD)的HSI解混技术因其具有高解混精度、对光谱稀疏性不敏感等优点，受到越来越多的关注。
二、选题内容本项目选取基于分组Fisher判别的HSI解混技术作为研究内容，主要研究内容包括：1.分析并掌握基于分组Fisher判别的HSI解混原理和方法。
2.研究HSI数据的特征提取方法，并分析其对解混精度的影响。
3.调用现有高光谱图像数据库进行实验验证，比较基于分组Fisher判别的HSI解混技术与其他解混技术的效果。
4.基于现有算法，研究基于分组Fisher判别的HSI解混技术的改进措施。
三、预期成果本项目预期在以下方面取得成果：1.深入了解高光谱图像解混技术和基于分组Fisher判别的解混算法，并能熟练应用。
2.掌握HSI特征提取方法，分析特征提取对解混精度的影响。
3.通过实验验证，比较不同HSI解混技术的效果，探讨不同方法的优劣。
4.提出基于分组Fisher判别的HSI解混技术的改进措施，优化算法。
四、研究方法本项目采用以下方法进行研究：1.调研资料：查阅国内外相关文献、技术报告、专利等资料，了解高光谱图像解混技术和基于分组Fisher判别的解混算法的研究现状。
高光谱解混方法研究
高光谱解混方法研究严阳;华文深;刘恂;崔子浩【摘要】高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中.混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一.高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义.高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混.归纳了线性光谱解混的两个步骤:(1)提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;(2)利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演.简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法.通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2018(042)005【总页数】7页(P692-698)【关键词】光谱学;高光谱图像;线性解混;端元提取【作者】严阳;华文深;刘恂;崔子浩【作者单位】陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003【正文语种】中文【中图分类】TP751引言高光谱图像通过光谱仪采集，能同时获得光谱信息和图像信息，具有图谱合一的优点[1]，使得其在军事目标检测、农作物分类、矿物探测等多个领域都得到广泛应用。
高光谱图像的光谱分辨率在不断提高，但是空间分辨率仍旧较低。
由于高光谱遥感图像在采集图像时，是以像元为单位来获取地面物体的光谱信息，高光谱图像中的每一个像元都对应着具有一定面积的地表区域，而区域的大小由光谱仪的空间分辨率决定。
因此，当空间分辨率较低时，图像中将会出现大量混合像元，导致目标的分类精度降低。
若一个像元里仅仅包含一种物体，则该像元是纯净像元，包含纯净的光谱信号的像元称之为端元;当光谱仪空间分辨率较低时，一个像元里含有多种物质混合，则包含混合光谱信号的像元称作混合像元[2]。
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高光谱图像稀疏解混算法研究
光谱解混在高光谱图像应用中起着重要作用。
由于传感器的低空间分辨率和特征分布的复杂性,高光谱图像中每个像元通常包含多于一个的特征对象。
因此光谱解混作为许多高光谱图像应用背后的一项极具挑战性任务,旨在将每个混合像元的测量光谱分解为组成光谱(端元)和相应的一组比率(丰度)。
作为一种半监督的解混策略,稀疏解混已经受到广泛的关注与研究。
同基于几何和统计的解混算法相比,稀疏解混避免了提取没有物理意义的虚拟端元的问题。
本文对近年来高光谱图像稀疏解混算法的国内外研究现状进行了总结,针对全变差正则化变量分离与增量拉格朗日(SUnSAL-TV)算法求解的丰度图像存在边缘模糊与过平滑的现象,提出了一种结构张量全变差再优化稀疏解混算法。
根据结构张量全变差具有捕获局部邻域周围一阶信息的能力,在SUnSAL-TV 解混模型中引入结构张量全变差正则项来校正求解的丰度矩阵,提高解混精度。
在合成数据与真实高光谱数据上的实验中已得到证明,提出的算法获得更好的解混性能,能够有效地克服丰度矩阵的过平滑与边缘模糊。
此外,考虑到局部协同稀疏解混算法使用固定窗口来包含局部空间信息是不严谨的,提出了基于超像素的局部协同稀疏解混算法。
采用基于四元数颜色距离理论和基于简单线性迭代聚类的超像素分割算法可以将图像分割为多个同质区域,分割所得的每个同质区所包含的像元具有相似的光谱特性,在每个同质区域内执行协同稀疏解混可以更精确地包含局部空间信息。
同时,考虑到自然图像中非局部相似块的存在,作为超像素分割算法的扩展,提出了一种非局部超像素分割算法来改进简单线性迭代聚类(SLIC)算法,提出的
算法会包含更丰富的空间先验信息。