范明阳
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于光谱解混和目标优化的高光谱图像亚像元定位研究
- 高光谱图像包含了丰富的光谱信息，普遍的应用于多种领域，逐渐成为了对地观测最为首要的信息源之一。但是由于其成像原理，以及高光谱成像仪的制造技术等诸多外界原因的限制，高光谱图像的空间分辨率普遍比较较低，混合像元普遍存在于图像...
- 范明阳
- 关键词：高光谱图像
- 文献传递
- 基于目标优化的高光谱图像亚像元定位被引量：2
- 2016年
- 目的高光谱图像混合像元的普遍存在使得传统的分类技术难以准确确定地物空间分布,亚像元定位技术是解决该问题的有效手段。针对连通区域存在孤立点或孤立两点等特例时,通过链码长度求周长最小无法保证最优结果及优化过程计算量大的问题,提出了一种改进的高光谱图像亚像元定位方法。方法以光谱解混结合二进制粒子群优化构建算法框架,根据光谱解混结果近似估计每个像元对应的亚像元组成,通过分析连通区域存在特例时基于链码长度求周长最小无法保证结果最优的原因,提出修改孤立区域的周长并考虑连通区域个数构造代价函数,最后利用二进制粒子群优化实现亚像元定位。为了减少算法的时间复杂度,根据地物空间分布特点,采用局部分析代替全局分析,提出了新的迭代优化策略。结果相比直接基于链码长度求周长最小的优化结果,基于改进的目标函数优化后,大部分区域边界更明显,并且没有孤立1点和孤立两点的区域,识别率可以提高2%以上,Kappa系数增加0.05以上,新的优化策略可以使算法运算时间减少近一半。结论实验结果表明,本文方法能有效提高亚像元定位精度,同时降低时间复杂度。因为高光谱图像中均匀混合区域不同地物的分布空间相关性不强,因此本文方法适用于非均匀混合的高光谱图像的亚像元定位。
- 赵辽英范明阳厉小润陈辰
- 关键词：二进制粒子群优化高光谱图像
