高光谱图像预处理中若干关键技术研究及应用

发布时间：2023-03-04 17:48

　　高光谱图像以其“空谱合一”的特性被广泛应用于精准农业、地物目标勘测、环境检测、城市遥感等诸多领域,而这一系列应用的实现都离不开图像处理技术的发展。高光谱图像处理可分为数据预处理与数据分析两部分,包含图像分割、归一化、滤波、特征提取、分类识别五大环节,论文对高光谱图像数据预处理中的图像分割、图像归一化、图像滤波算法进行了优化研究,结合论文中提出的优化算法,探索开发了分类精度98%以上的小麦赤霉病高光谱识别模型。如下为论文的主要工作与贡献:1)针对高光谱图像中小麦籽粒与背景的分离问题,提出采用连续投影算法提取高光谱图像中线性相关性最小的20个波段作为特征波段,并计算由这些特征波段组成的光谱的光谱角,依据光谱角进行阈值分割,最后利用图像形态学算子对所得到的掩膜图像进行腐蚀和开运算的图像分割方法。该方法能够近乎100%的从高光谱图像中分离出小麦籽粒与背景的光谱信息。2)针对反射率反演光谱与标定光谱均方误差大、辐射归一化校正不准确的问题,提出了双反射率板反演法,通过合理设计高光谱图像采集方式,利用已标定的高光谱数据结合摆扫式成像光谱仪噪声分布的特点,对图像噪声进行近似估计,并依据图像估计噪声与标...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文的主要研究内容及章节安排
        1.3.1 论文主要研究内容及创新点
        1.3.2 论文结构安排
第2章 基于形态学处理的高光谱图像掩膜技术研究与图像分割方法优选
    2.1 常见的图像分割算法原理与实现
        2.1.1 图像阈值分割原理与实现
        2.1.2 基于区域增长的图像分割原理与实现
        2.1.3 基于区域分裂与合并法的图像分割原理与实现
    2.2 基于形态学处理的高光谱特征波段光谱角图像阈值分割
        2.2.1 连续投影算法原理与实现
        2.2.2 基于光谱角的高光谱图像阈值分割
        2.2.3 二值化图像的形态学处理
    2.3 本章小结
第3章 基于双反射率板的高光谱图像噪声评价与归一化及其应用研究
    3.1 常见的高光谱图像归一化方法原理
        3.1.1 最大最小值归一化法原理
        3.1.2 z-score归一化法原理
        3.1.3 logistic变换法原理
        3.1.4 标准反射率板反演法原理
    3.2 基于双反射滤板的高光谱图像噪声评价与反射率反演
        3.2.1 采集标准反射率板的高光谱数据
        3.2.2 基于双反射率板的高光谱图像噪声评价模型
        2.2.3 基于双反射率板的高光谱图像反射率反演法
    3.3 双反射率板反演法在小麦籽粒赤霉病高光谱识别模型中的应用
        3.3.1 主成分分析法原理与实现
        3.3.2 支持向量机原理与实现
        3.3.3 基于单/双反射率板反演法的小麦赤霉病高光谱识别
    3.4 本章小结
第4章 高光谱图像质量评价与TSG滤波算法及其应用研究
    4.1 高光谱图像空-谱维信息质量评价系统
        4.1.1 高光谱图像空间维质量评价
        4.1.2 高光谱图像光谱维质量评价
        4.1.3 结合空-谱维信息的高光谱图像质量评价系统
    4.2 高光谱空-谱维联合TSG滤波算法原理与实现
        4.2.1 SG滤波算法原理与实现
        4.2.2 TSG滤波算法原理与实现
    4.3 SG/TSG滤波算法核参数优选与滤波后质量评价及应用
        4.3.1 高光谱图像SG/TSG滤波算法核参数优选
        4.3.2 SG/TSG滤波后高光谱图像质量评价
        4.3.3 基于SG/TSG滤波的小麦赤霉病高光谱识别模型
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果



本文编号：3754719