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多光谱图像获取技术研究

作　者: 孙林
导　师: 曾平
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 光谱色彩再现独立成分分析主成分分析多光谱图像光谱反射比降维
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

近年来,多光谱成像技术在一些对颜色重现要求较高的领域得到了广泛的应用。多光谱图像技术很好的克服了同色异谱现象,能够精确的获取和显示颜色信息。但是多光谱图像具有波段众多,数据量大的特点,这给数据的存储和传输带来很大的困难。如何有效地降低多光谱图像的维数,减少数据量是一项非常重要的工作。本文主要研究了多光谱成像和光谱反射比估计技术,提出了采用主成分分析和独立成分分析估计光谱反射比的算法,并从CIE1976色差、光谱反射RMS均方差和光谱反射比误差RE等方面进行了光谱重建效果对比,证明了采用ICA具有更好的重建效果；然后,针对多光谱图像数据的特点,在深入研究基于PCA降维算法的基础上,提出了基于ICA的降维算法,并采用了最大距离端元抽取算法解决了ICA降维算法初始化时的独立分量随机排序问题。实验证明了该算法能够高效地对多光谱图像数据进行了压缩,且有效地保持图像的原始光谱信息。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 研究背景和意义  7-8
  1.2 国内外研究情况  8-10
  1.3 论文的内容安排  10-13
第二章多光谱成像原理  13-25
  2.1 多光谱成像技术简介  13-14
  2.2 多通道数码相机数学模型  14-16
  2.3 光谱反射率重建  16-19
  2.4 多光谱成像及光谱估计系统  19-25
第三章光谱反射比估算技术  25-37
  3.1 光谱估算原理  25-26
  3.2 光谱估算质量评价标准  26-27
    3.2.1 色差  26-27
    3.2.2 均方根差  27
    3.2.3 相对误差  27
    3.2.4 光谱反射比范数  27
  3.3 采用主成分分析(PCA)估计光谱反射比  27-28
  3.4 采用独立成分分析(ICA)估计光谱反射比  28-32
    3.4.1 ICA基本原理  28-29
    3.4.2 Fast ICA算法  29-30
    3.4.3 ICA估计光谱反射比  30-32
  3.5 PCA与ICA光谱重建对比  32-33
  3.6 实验结果分析  33-37
第四章多光谱降维技术研究  37-50
  4.1 多光谱图像的数据特点  37-38
  4.2 多光谱图像降维的必要性  38-39
  4.3 降维问题的数学描述  39-40
  4.4 多光谱图像降维方法  40-49
    4.4.1 通过波段选择实现降维  41-44
    4.4.2 通过划分数据源进行降维  44-45
    4.4.3 利用特征提取技术进行降维  45-48
    4.4.4 利用融合技术进行降维  48-49
  4.5 多种方法综合降维  49-50
第五章基于独立成分分析的多光谱图像降维方法研究  50-57
  5.1 固有维数  50-51
  5.2 基于主成分分析的降维方法  51-52
  5.3 基于独立分分析的降维方法  52-57
    5.3.1 ICA降维算法  53
    5.3.2 最大距离端元抽取算法  53-54
    5.3.3 仿真实验设计  54-56
    5.3.4 实验结果分析  56-57
结束语  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-63

多光谱图像获取技术研究

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