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(lái)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(jiàn)光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內(nèi)提供對(duì)地物光譜的精細(xì)探測(cè),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(cè)和識(shí)別提供了可能。然而,相對(duì)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(wèn)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(duì)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(cè)與識(shí)別方法。
　　論文首先對(duì)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(wèn)題,并針對(duì)高光譜圖像分類和目標(biāo)識(shí)別中存在的問(wèn)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(shí)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(shí)別的關(guān)鍵技

3、術(shù)之一,光譜匹配通過(guò)比較反映地物光譜輻射特性的光譜曲線來(lái)識(shí)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(shí)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(guò)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(shí)別。
　　再次,針對(duì)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(cè)和提取方法。該方法從多個(gè)特征空間對(duì)陰影進(jìn)行分析,采用動(dòng)態(tài)閾值密度聚類方法對(duì)不同的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,獲得相應(yīng)的陰影檢測(cè)結(jié)果,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合不同特征空間檢測(cè)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(duì)高光譜圖像分類和識(shí)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(duì)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(guò)張量分析和投票技術(shù)推測(cè)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(duì)陰影區(qū)進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理,實(shí)現(xiàn)了對(duì)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(duì)典型地物道路的識(shí)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