吉林大学学报(工学版)

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端元选择算法在波段选择中的应用

王立国,赵春晖,毕晓君   

  1. 哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2006-07-27 修回日期:2006-10-07 出版日期:2007-07-01 发布日期:2007-07-01
  • 通讯作者: 赵春晖

Application of endmember extraction method to band selection

Wang Li-guo,Zhao Chun-hui,Bi Xiao-jun   

  1. College of Information and Communications Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001,China
  • Received:2006-07-27 Revised:2006-10-07 Online:2007-07-01 Published:2007-07-01
  • Contact: Zhao Chun-hui

摘要: 冗余信息的大量存在,给高光谱数据的分析和处理带来很大的困难。波段选择能够有效地去除由于高光谱图像较高的数据维导致的冗余信息,从而减少计算量。高光谱图像处理的另一重要技术——端元选择到波段选择存在着方法上的可移植性。作者经过可行性分析,将3种典型的端元选择算法应用于波段选择之中,并通过引入自动子空间分解、核主成分分析、距离等效原则等内容来解决由此带来的相关问题。仿真实验证明了这种算法移植的有效性。

关键词: 信息处理技术, 波段选择, 端元选择, 算法移植, 高光谱图像

Abstract: High dimensionality of hyperspectral imagery leads to the existing of much redundant information. This case brings difficulty to the analysis and processing of hyperspectral data. Band selection can remove the redundant information and so reduce the computational cost. Endmember selection is another important technique of hyperspectral imagery processing. Theoretically speaking, it is possible to transplant endmember selection algorithm to band selection. After the analysis of feasibility, three endmember selection algorithms are used in band selection, and the subsequent technique problems are also resolved by introduced automatic spatial partition, kernel based PCA (principal component analysis) and distance equivalent principle. Numerical experiments show the validation of this kind of algorithm transplantation.

Key words: information processing, band selection, endmember selection, algorithm transplantation, hyperspectral imagery

中图分类号: 

  • TP75
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