基于独立成分分析的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,提出了一种基于独立成分分析(ICA)的异常探测算法.首先估计原始数据的虚拟维(VD)以确定要分离的独立成分个数,在此基础上进行快速独立成分分析(FastICA),然后基于平均局部奇异度选择含异常信息较多的独立成分,最后使用丰度量化算法得到异常目标的丰度图像...     

基于独立分量分析的红外线列扫描图像处理方法

独立分量分析(Independent component analysis,ICA)作为一种有效的盲源分离方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号,使得这些分离出来的信号之间尽可能的相互独立。针对红外线列扫描图像,提出了一种基于ICA的图像增强方法,该方法能够有效地去除红外线列扫描图像的非均匀性干扰。阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了该方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果。结果表明,利用该方法能够达到图像增强的目的。     

动态测量的高光谱图像压缩感知

针对高光谱图像相邻波段之间具有强光谱相关性的特点,为了提高高光谱图像压缩感知的重构效果,本文提出一种利用边缘信息设计动态测量率的压缩感知算法。首先,通过随机投影的分块压缩感知方法对每个图像块以固定测量率采样,重构出单波段图像作为其他波段的先验信息,并对其提取出图像边缘区域;然后,根据每个图像块边缘信息的丰富程度来自适应分配测量值。在固定总测量数的前提下,对不同图像块分配不同的测量次数。最后,利用分配好的测量次数对其余波段进行采集和重构。仿真结果表明,在相同总测量数情况下,本文提出的动态测量算法重构出的高光谱图像质量（PSNR）与传统固定测量压缩感知策略相比提高了1~4 dB,相比较下的重构时间也减少,在成功重构高光谱图像的基础上更增强了细节处的图像质量。     

基于谱间线性滤波的高光谱图像压缩感知

根据高光谱图像较强的谱间相关性,提出一种基于谱间线性滤波的高光谱图像压缩感知方法.高光谱图像进行压缩重构时,利用相邻波谱的谱间相关性,对重构的当前帧与前一谱段的重构图像进行谱间线性滤波,降低了重构帧的噪音信息,纠正了重构帧的轮廓信息,从而提高重构质量.在进行谱间线性滤波时,保留重构帧的低频系数,高频系数与前一波谱重构图像的高频小波变换系数进行线性加权求和,达到滤波的效果.通过实验表明,该方法能够有效提升图像重构质量,并降低重构时间.     

高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术

高光谱遥感在对地球陆地、海洋、大气的观测中发挥着重要作用,高光谱遥感图像分析的关键是提取像元光谱内部各物质成分及其含量,即光谱解混。独立成分分析提供了一种先进的技术手段,在很少先验知识的前提下,实现端元(物质成分)光谱及其丰度(含量)的同时提取。但丰度约束破坏了各成分独立的前提条件,导致了独立成分分析的局限性。针对这一问题,提出了丰度约束下总体相关性最小化的解决方案,并指出总体相关性最小化下的理想角度,通过设计角度修正的独立成分分析算法把各成分调整到理想角度上。利用模拟数据与真实数据算法进行检验,结果表明：经过角度修正后,独立成分分析突破了原有的局限性,有助于进一步提高独立成分分析技术在光谱分析中的有效性。     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于EZW的高光谱图像压缩技术研究

随着高光谱遥感技术的发展,高光谱成像仪已应用于航天航空方面,与多光谱图像不同,高光谱图像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光谱成像,所获取的图像光谱分辨率非常高.但是,随着波段数的不断增加,光谱成像仪获取的数据量越来越大,要对这些数据进行存储与传输是我们必须面对的问题.随着小波压缩技术的发展,在图像压缩领域有许多人对图像采取EZW压缩并提出各种改进方法,本文将此方法应用于高光谱图像的空间维压缩,对于光谱维的压缩暂不涉及,从高光谱图像的压缩重构结果看,无论从峰值信噪比( PSNR)和光谱曲线比对,还是从人眼主观对原图与重构图的比较,效果都不错.如果先对图像进行光谱维压缩,相信压缩效果会更好.     

基于改进MCA的干涉高光谱图像分解

干涉高光谱图像特殊的成像原理,使其帧内存在着大幅值且位置固定的干涉条纹,而帧间存在着水平移位的背景图像,这种特点会严重的破坏原始图像的固有结构,从而导致新兴的压缩感知理论与传统压缩算法的直接应用无法得到理想的效果。由于干涉条纹信息与背景图像信息的特征不同,能够对干涉条纹与背景图像进行稀疏表示的正交基也是不同的。基于这种思想,使用MCA(morphological component analysis)算法对干涉高光谱图像中干涉条纹信息与背景图像信息进行分离处理。由于干涉高光谱图像数据量庞大,传统的MCA算法对干涉高光谱数据的图像分解,迭代收敛速度慢,运算效率较低,故而针对干涉高光谱数据特点对传统MCA算法进行改进,改变其迭代收敛条件,当分离后的图像信号与原始图像信号的误差已经基本保持不变时,即终止迭代;并根据对应正交基能且仅能稀疏表示对应信号的思想,对阈值采用自适应的方式进行更新,在新的阈值更新模式中,图像信号在不同正交基下的映射系数被计算与比较。大量实验结果表明,对于LASIS数据与LAMIS数据,MCA算法都能够较完美的将干涉高光谱图像分解,改进的MCA算法更能在保持完美分解输出结果的同时,相对于传统MCA方法显著的减小迭代次数,更快的达到迭代收敛条件,从而有效的提高了算法的运算效率与实时性需求,也为新兴的压缩感知理论在干涉高光谱图像中的进一步应用提供了一种很好的解决方案。     

基于快速独立分量分析的脑电波信号降噪

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号的干扰等特点,对基于小波变换和快速独立分量分析的脑电波信号的滤波降噪方法进行了研究,说明了小波变换和快速独立分量分析的降噪原理,并通过对利用MindSet耳机采集得到的原始脑电波数据的处理,证明了快速独立分量分析算法可以将原始脑电波信号中包含的心电伪迹和工频干扰等多种干扰信号成功地分离出来,同时比较了两种方法的性能,验证了基于快速独立分量分析的降噪方法具有明显的优越性。     

干涉超光谱图像分析与近无损压缩CPLD实现

介绍了干涉超光谱卫星遥感图像的成像特性，计算、比较分析了干涉超光谱图象的空间维与光谱维的相关性，提出了一种近无损压缩的局部DPCM算法.选用CPLD在Maxplus Ⅱ使用VHDL语言对该压缩算法进行了硬件描述和仿真.仿真结果表明该压缩算法简单可行，易由硬件实现.     

基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量(英文)

为了提高景象匹配中基准图制备的效率和可靠性,对遥感影像图源的可匹配性进行分析,提出一种基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量方法.利用独立成分分析提取纹理基函数,并计算其概率分布,确定可匹配区域;然后定义可匹配区域所占面积比例指标、离散性指标和稳定性指标;最后,利用三个指标构建遥感影像可匹配性度量模型.实验表明,该遥感影像可匹配性指标与实际匹配概率相关性强,提高了基准图制备的可靠性,能够满足景象匹配图源筛选的实际需求.     

基于光谱表示和独立成分分析的混合颜料成分分析方法

在混合颜料成分分析中,反射光谱法通过计算相似性来判断基本颜料种类,容易受多种基本颜料的影响,造成分析结果不准确。将光谱表示为信号,结合独立成分分析,提出一种基于光谱表示和独立成分分析的混合颜料成分分析方法。首先,采用光谱仪获取混合颜料光谱信息,并将其表示为离散信号的形式;然后,对信号进行独立成分分析,得到基本颜料的光谱信息;随后,通过计算基本颜料光谱与已知颜料光谱的相似性,确定基本颜料种类;最后,逆用Kubelka-Munk混色公式就可以得出基本颜料的比例。我们采用蒙赛尔色卡光谱制作模拟数据,分别进行正常/扰动情况下三种色卡光谱混合信息的成分分析试验,以及从8种色卡光谱中选择若干种混合后的成分分析实验。分离出的光谱形态与已知的原始颜料光谱形态极其相似,平均相似比为97.72%,最大相似比可以达到99.95%,得出的基本颜料比例与混合时的比例基本相同。实验结果表明本方法适用于混合颜料成分分析。     

光谱去相关技术在高光谱图像小波压缩中的应用

随着数据量的不断增长,如何有效压缩高光谱图像成为影响其普及应用的一个关键问题。近年来,小波压缩技术已经被证明是高光谱图像压缩方法中很有发展前景的一个,但由于其对高光谱图像特性的利用较为有限而使其性能的进一步提升受到了限制。文章根据高光谱图像的光谱特征,提出了一种基于光谱去相关的高光谱图像小波压缩方法,设计了分块预测方法来同时去除光谱间相关性和空间相关性,并将其应用于小波压缩方法之中。首先,将高光谱图像分为几个具有高谱间相关性的图像块。然后推导出各块中波段的近似成比例的特性,并在各块分别进行基于这一特性和超光谱图像其他特性设计波段预测编码。最后,将预测用的参考波段和预测后获得的偏差数据,通过小波编码技术进行压缩。实验结果表明,所设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比其性能有显著的提升。与AT-3DSPIHT算法比较,最高PSNR或SNR提升幅度均能达到4.2 dB左右。此外,此方法在低比特率下的优势也十分突出。     

照明变化人脸图像在独立成份分析空间中的分布

应用独立成份分析(ICA)方法研究了不同照明条件下同一姿势人脸的图像,并用图像在ICA空间中任意三个独立成分的组合系数模拟得出:1)强度变化的同一幅人脸图像分布在一条直线上;2)照明方向变化下的同一姿势人脸的图像按一定规则集中分布.这两个结论可以分别用来判断两幅图像是否源于同一幅图像和一幅图像是否源于照明角度变化下的同一个姿势物体.     

微分谱结合独立成分分析对三维荧光重叠光谱的解析

多组分三维荧光重叠光谱是三维荧光光谱的数据解析中的难点之一。本文基于二维微分谱的计算原理, 充分利用三维荧光光谱具有激发光谱和发射光谱的特点, 获得了三维荧光光谱展开后的激发微分谱和发射微分谱. 之后利用独立成分分析对激发光谱或发射光谱的多组分混合微分谱分别进行解析, 得到了单一组分的激发微分谱和发射微分谱。其中三次样条插值有效的弥补了实测激发波长数据点少的缺点, 而粗糙惩罚平滑技术的引入则很大程度上减少了发射光谱的噪声,为微分谱的计算提供了有利的条件。单一组分的标准谱与解析谱的相似性系数的计算表明, 利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混合三维荧光光谱所含成分的识别。     

LASIS高光谱图像的3D-SPECK压缩算法

将三维集合分裂嵌入块编码算法结合感兴趣区域的压缩方案用于大孔径静态干涉成像光谱仪图像压缩.首先,对高光谱干涉图像序列进行三维非对称离散小波变换.其次,定义零块树作为编码单位.采用感兴趣区域方法对不同的编码单位赋予不同的比特率,以保护光谱信息.最后,采用改进的三维集合分裂嵌入块编码算法分别对每个编码单位进行编码.实验结果表明,该方案在8:1压缩比下,获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.该算法复杂度低,实时性好,满足大孔径静态干涉成像光谱仪系统图像压缩要求.     

高光谱成像的水稻稻瘟病早期分级检测

稻瘟病是世界公认的水稻重大病害之一.实现稻瘟病害的早期分级检测,对水稻病害早期防治及精准用药具有重要意义.以大田自然发病水稻为研究对象,采集稻瘟病发病早期染病叶片和健康叶片,获取所有叶片样本在400～1000 nm波段内的高光谱图像并提取光谱数据.水稻在染病之初不会立刻出现病斑,无法识别采集到的无斑叶片是否染病.为实现...