红外与激光工程
紅外與激光工程
홍외여격광공정
INFRARED AND LASER ENGINEERING
2012年
3期
818-824
,共7页
何元磊%刘代志%王静荔%易世华
何元磊%劉代誌%王靜荔%易世華
하원뢰%류대지%왕정려%역세화
波段选择%高光谱图像%目标探测%独立成分分析%虚拟维
波段選擇%高光譜圖像%目標探測%獨立成分分析%虛擬維
파단선택%고광보도상%목표탐측%독립성분분석%허의유
提出一种适合目标探测的基于独立成分分析(ICA)的高光谱图像波段选择方法.首先进行“虚拟维”(VD)估计以确定重要独立成分个数,同时对FastICA生成的独立成分排序,选择排序靠前的几个独立成分作为重要独立成分；再根据波段对重要独立成分的平均贡献量对波段排序；最后使用光谱相似性度量去除排序后的冗余波段,保证了最终波段子集含有较多的目标信息.对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标探测实验,结果表明,文中方法优于另外两种基于二阶统计特性的波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的12％和3％,目标探测算子自适应余弦估计(ACE)和自适应匹配滤波(AMF)其上的探测率较全波段分别提高了30％和15％.
提齣一種適閤目標探測的基于獨立成分分析(ICA)的高光譜圖像波段選擇方法.首先進行“虛擬維”(VD)估計以確定重要獨立成分箇數,同時對FastICA生成的獨立成分排序,選擇排序靠前的幾箇獨立成分作為重要獨立成分；再根據波段對重要獨立成分的平均貢獻量對波段排序；最後使用光譜相似性度量去除排序後的冗餘波段,保證瞭最終波段子集含有較多的目標信息.對AVIRIS穫取的兩幅真實高光譜圖像進行瞭目標探測實驗,結果錶明,文中方法優于另外兩種基于二階統計特性的波段選擇方法,其選齣的波段分彆佔據全部波段的12％和3％,目標探測算子自適應餘絃估計(ACE)和自適應匹配濾波(AMF)其上的探測率較全波段分彆提高瞭30％和15％.
제출일충괄합목표탐측적기우독립성분분석(ICA)적고광보도상파단선택방법.수선진행“허의유”(VD)고계이학정중요독립성분개수,동시대FastICA생성적독립성분배서,선택배서고전적궤개독립성분작위중요독립성분；재근거파단대중요독립성분적평균공헌량대파단배서；최후사용광보상사성도량거제배서후적용여파단,보증료최종파단자집함유교다적목표신식.대AVIRIS획취적량폭진실고광보도상진행료목표탐측실험,결과표명,문중방법우우령외량충기우이계통계특성적파단선택방법,기선출적파단분별점거전부파단적12％화3％,목표탐측산자자괄응여현고계(ACE)화자괄응필배려파(AMF)기상적탐측솔교전파단분별제고료30％화15％.
