两种基于空间与光谱相结合的TM影像端元提取算法

针对TM影像波段少,光谱信息相对不丰富的情况,提出了两种结合空间与光谱信息的端元提取算法.首先,提出了基于空间分块的端元提取算法,该算法先对影像进行快速浏览,根据地物分布的复杂程度,确定分块的方案,在分块的基础上通过沙漏算法迅速地提取端元;其次,提出了一种基于空间连续性的端元提取算法,此算法也在分块思路指导下,通过光谱...     

基于局部端元光谱表征的地表水体遥感自适应提取

精确的光谱表征是遥感专题地物信息提取的重要前提。针对不同水体光谱之间特征差异性,给水体信息全局光谱表征带来不确定性,提出了基于局部端元光谱表征的各类水体自适应提取方法。首先通过全局光谱指数计算实现水体的初步识别;然后,建立局部专题地物目标区,进行PPI计算提取局部水体端元;第三,通过计算局部区域内水体端元光谱相似度,统计光谱相似度直方图;最后,分析直方图分布特征,选择初始分割阈值,通过逐步迭代自动调整阈值达到最佳阈值选择,实现局部水体单元的自适应高精度提取。通过不同类型湖泊水体提取实验表明,该方法要优于传统的全局水体光谱指数阈值分割法,能够准确、 自动地提取遥感影像上水体分布信息,几乎不受水体光谱特征差异的影响。     

基于标志点等距映射的高光谱图像端元提取算法

针对Isomap-NFINDR端元提取算法复杂度高、占用内存多、效率低的缺点,提出一种基于标志点选择Isomap的快速端元提取算法。该方法采用最大最小距离法来选取初始的K个聚类中心点,并采用光谱夹角距离SAD代替欧式距离来进行聚类分割;根据图像的空间特性,从去除聚类的边界点后剩余点间隔抽取距离聚类中心距离最小的N个点作为标志点。真实高光谱图像实验结果表明,提出的算法精度接近原始的基于Isomap-NFINDR算法,而效率提高了将近60倍。     

基于局部端元提取的遥感影像波段模拟

针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题,以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题,提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割,形成影像局部区域;然后提取各个局部区域的地物端元,并对地物端元进行优选形成地物端元样本集;接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型;最后利用关系模型预测目标影像波段。首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段,验证方法的稳定性和可靠性;然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段,验证方法的适用性和推广性;并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析,进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果,能够准确地表达地物的真实波谱。     

光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法

端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。     

结合空间和光谱信息的高光谱影像端元光谱自动提取

端元光谱提取是高光谱影像混合像元分解的关键。现有的端元提取方法多是仅利用了影像的光谱信息,忽略了像元间的空间相关性。现有研究基础上,提出了一种结合影像空间和光谱信息的高光谱影像端元光谱自动提取方法(integration of spatial-spectral information based endmember extraction,ISEE)。该方法首先进行影像子空间划分以增强影像局部的光谱信息特征,然后通过特征空间投影分析获得影像候选端元,最后依次在影像空间信息约束下和端元光谱信息约束下进行优化,得到最终的影像端元光谱集。仿真高光谱影像和真实高光谱影像的实验结果表明,结合影像空间和光谱信息的ISEE方法是有效的,且比一些常用方法提取的端元光谱更为准确。     

基于流形学习和空间信息的改进N-FINDR端元提取算法

光谱端元提取是对高光谱数据进一步分析的重要前提。由于双向反射分布函数(BRDF),像元内的多重散射和亚像元成分的异质性等因素,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取的端元精度不高。在光谱非线性混合的基础上,提出一种将流形学习与空间信息结合的改进N-FINDR端元提取算法。首先通过自适应的局部切空间排列算法寻找嵌入在高维非线性数据空间的本质的低维结构,将原始高光谱数据非线性降维到低维空间。接着利用地物分布具有连续性的特点,通过增大空间同质区域的像元的权重进行空间预处理。最后通过寻找最大单形体体积进行端元提取。提出算法很好的解决了高光谱遥感数据非线性结构,并利用了空间信息,提高了端元提取的精度。模拟数据实验和真实高光谱遥感数据实验结果均表明,采用该算法得到的结果优于顶点成分分析(VCA) 算法、基于测地线距离的最大单形体体积(GSVM)算法和空间预处理的N-FINDR(SPPNFINDR)算法。     

光谱谐波分析的新型HAC非监督分类器

高光谱影像分类是识别影像信息的重要途径之一,研究其算法对地物识别、动态变化监测和专题信息提取等方面具有重要意义。非监督分类由于其具有无须先验知识的特点,被广泛应用于高光谱影像分类。结合谐波分析理论提出一种新的高光谱影像非监督分类算法,即谐波分析分类器(harmonic analysis classifier,HAC)。首先,该算法统计第一谐波分量并绘制其直方图,根据波峰数目及位置确定初始地物类别和聚类中心像元。然后将待分类像元光谱的波形信息映射到谐波分解次数、振幅和相位的特征空间中,利用同类地物在特征空间中表现聚集性这一特征,根据最小距离原则对待分类像元进行归类。最后,计算聚类中心像元间的欧式距离,通过设置距离阈值完成类间合并,从而达到高光谱影像分类的目的。提取两种地物类别的光谱曲线,经谐波分析后得到谐波分解次数、振幅和相位量,并分析其在特征空间中的分布情况验证了HAC算法的正确性。同时将HAC算法应用到EO-1卫星的Hyperion高光谱影像得到其分类结果,通过对比K-MEANS,ISODATA和HAC算法的高光谱影像分类结果,证实HAC算法作为一种非监督分类方法在高光谱影像分类方面具有较好的应用性。     

基于全局自适应处理的分块影像增强方法

针对现有全色遥感影像增强算法在增强影像中目标地物时对背景噪声过度增强的问题，提出一种基于全局自适应处理的分块影像增强方法。首先，进行分块处理并分别计算图像中每个影像块的影像增强参数；然后，构建块差异因子对相邻影像块进行合并，将影像块归类为细节块与噪声块，并进行全局自适应处理——计算全局自适应增强参数并用其修正噪声块的增强参数；最后，基于影像块的增强参数内插得到每个像元处的参数，根据这些参数对全色遥感影像进行增强。用该方法对多组不同场景的全色遥感影像进行仿真实验，并基于客观指标对增强方法的效果进行评估，结果表明该增强方法拥有较好的性能。     

一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高.尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题.本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器.光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得;依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心;最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别.实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高.     

一种基于修正扩展形态学算子的高光谱遥感 图像端元提取算法

形态学算子反映了像素的空间相关性信息,将其应用于高光谱遥感图像端元提取可以有效地提升算法性能.本文针对已经普遍用于高光谱遥感图像端元提取的扩展形态学算子在像元排序规则和替换准则上存在的局限性,引入了基准向量的概念并给出计算方法,提出了修正扩展形态学算子.修正后的排序规则和替换准则避免了图像中不同类别交界处的交叉替换现象,保证了正确的覆盖方向,是提高端元提取效果的关键步骤.通过修正扩展形态学算子的基本膨胀和腐蚀运算,定义了相应的开-闭运算和闭-开运算,由此得出了端元判定向量,并给出端元提取算法的详细流程.基于扩展形态学的自动端元提取算法可以综合考虑光谱和空间信息,端元提取效果优于仅依靠光谱信息的算法.算法由IDL7.0实现,并在AVIRIS于Cuprite地区的高光谱遥感图像上进行实验,实验结果从光谱曲线相似性、端元平均相似度和相应地物分布图等方面证明了算法的有效性.     

一种基于修正扩展形态学算子的高光谱遥感图像端元提取算法

形态学算子反映了像素的空间相关性信息,将其应用于高光谱遥感图像端元提取可以有效地提升算法性能,本文针对已经普遍用于高光谱遥感图像端元提取的扩展形态学算子在像元排序规则和替换准则上存在的局限性,引入了基准向量的概念并给出计算方法,提出了修正扩展形态学算子.修正后的排序规则和替换准则避免了图像中不同类别交界处的交叉替换现象,保证了正确的覆盖方向,是提高端元提取效果的关键步骤.通过修正扩展形态学算子的基本膨胀和腐蚀运算,定义了相应的开-闭运算和闭-开运算,由此得出了端元判定向量,并给出端元提取算法的详细流程.基于扩展形态学的自动端元提取算法可以综合考虑光谱和空间信息,端元提取效果优于仅依靠光谱信息的算法.算法由IDL7.0实现,并在AVIRIS于Cupritc地区的高光谱遥感图像上进行实验,实验结果从光谱曲线相似性、端元平均相似度和相应地物分布图等方面证明了算法的有效性.     

彩色空间变换法在图像融合中的应用

本文讨论了ＲＧＢ空间与ＨＩＳ空间的特点及彩色空间变换的基本原理，并以卫星遥感获得的多光谱图像为例，成功的将彩色空间变换应用于空间信息与光谱信息的融合中，使融合后的图像同时具有较为丰富的空间信息和光谱信息，并对ＨＩＳ空间中Ｈ，Ｓ分量的灵活应用作了进一步的研究试验     

高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。     

一种稀疏约束的图正则化非负矩阵光谱解混方法

由于受到高光谱遥感图像传感器平台的限制,图像的空间分辨率受到一定影响,这导致高光谱遥感图像的像元通常是多种地物的混合, 也叫做混合像元。混合像元的存在制约了高光谱遥感图像的准确分析和应用领域。采用高光谱解混技术可将混合像元分解为纯净的物质光谱（Endmember, 端元）和每种物质光谱所对应的混合比例（Abundance, 丰度）,为获取更多更精细的光谱提供了可能。这对高精度的地物分类识别、目标检测和定量遥感分析等研究领域具有重要的意义。因此,解混技术成为高光谱遥感图像领域的一个研究热点。基于线性光谱混合模型(linear spectral mixing model, LMM),提出了一种端元丰度联合稀疏约束的图正则化非负矩阵分解（endmember and abundance sparse constrained graph regularized nonnegative matrix factorization, EAGLNMF）算法。该算法通过研究基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)的方法,结合图正则化理论来考虑高光谱数据内部的几何结构,将端元光谱稀疏约束和丰度稀疏约束应用于其中,从而能够对高光谱数据的内部流形结构进行更为有效的表达。首先,构造了EAGLNMF算法的损失函数,采用VCA-FCLS方法进行初始化,然后,设定相关参数,包括图正则化权重矩阵参数、端元光谱稀疏约束因子和丰度矩阵稀疏约束因子,最后,通过推导得到了端元矩阵与丰度矩阵的迭代公式,并且设置了迭代停止条件。该方法不受图像中是否有纯像元的限制。实际上,在现行高光谱遥感传感器平台情况下,高光谱遥感图像中几乎不存在纯像元,因此,EAGLNMF方法为高光谱遥感图像的实际应用提供了一种思路。采用合成的高光谱数据,构造了4个实验来分析该方法的可行性和有效性,实验将该算法与VCA-FCLS,标准NMF及GLNMF等经典的解混算法进行比较,通过光谱角距离(spectral angle distance, SAD)和丰度角距离(abundance angle distance, AAD)这两个度量标准来进行比较。实验1是总体分析实验。在固定的信噪比和固定端元数目的情况下,用以上三种经典方法与EAGLNMF同时进行解混。实验2是SNR影响分析实验。在固定端元数目和不同信噪比的情况下,用这四种方法进行解混。实验3端元数目分析实验。在固定信噪比和不同端元数目的情况下,用四种方法进行解混,并且将结果进行对比。实验结果发现提出的EAGLNMF方法在提取端元精度和估计丰度精度上都更为准确。同时,实验4是稀疏因子分析实验。对端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子进行分析,实验结果表明引入的端元稀疏约束对于解混结果也具有较好的影响,并且端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子也对解混结果具有一定影响。最后,将该算法应用于AVIRIS所采集的真实高光谱图像数据,将其解混结果与美国地质勘探局光谱库中光谱进行匹配对比,其提取的平均端元精度相比于其他三种方法要稍好。     

三维多光谱数据压缩的新方法

提出了一种三维多光谱图像数据压缩的新方法，在对多光变图像数据进行了Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｅｏｖｅ变换Ｋ－Ｌ变换后，再对变换后的多光谱图像数据进行静止图像方法压缩编码，消除谱和空间相关性。     

基于高/多光谱图像空天一体融合仿真方法

提出了一种基于高/多光谱图像的空天一体融合仿真方法. 以航空高光谱数据为基础, 根据航天多光谱遥感相关参数, 通过空天一体光谱维变换、尺度空间变换、辐射强度变换、混合像素变换和噪声变换将 航空高光谱图像中的地物目标进行空天一体映射到航天多光谱图像中, 得到特定地物目标的航天多光谱融合模拟仿真图像. 仿真实验表明该方法简便易行, 有效地减少了地物目标的三维建模和探测器响应建模的巨大工作量, 较好地实现了对特定地物目标航天多光谱图像的模拟, 开拓了遥感图像仿真模拟方法的新领域, 具有重要的研究和应用价值. 关键词： 遥感图像 空天一体 融合仿真 光谱维变换     

Image fusion using non-separable wavelet frame

In this paper, an image fusion method is proposed based on the non-separable wavelet frame (NWF) for merging a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image. The low-frequency part of the panchromatic image is directly substituted by multispectral image. As a result, the multispectral information of the multispectral image can be preserved effectively in the fused image. Due to multiscale method for enhancing the high-frequency parts of the panchromatic image, spatial information of the fused image can be improved. Experimental results indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation (IHS) transform, discrete wavelet transform and separable wavelet frame in preserving spectral and spatial information.