试述光谱特点提取算法改善及在溢油图像中运用-中专

论文导读：
摘要：高光谱遥感技术作为一种新的遥感技术,受到越来越多的关注。其中主要的理由是：高光谱遥感技术能够探测到在宽波段中不可测的物质,而且高光谱遥感技术还将反映地物属性的光谱与直观的几何图像联系起来,使人们可以直观地“感受”到光谱的特点。于是,对地物的浅析也转换为对光谱曲线的相似性和差别性的浅析。而光谱曲线的特点提取是光谱曲线浅析前提。由此,高效、准确地提取出光谱曲线的特点显得尤为重要。本论文正是基于以上因素对光谱曲线的特点提取算法进行深入地探讨。将方式识别中的曲线树算法引入到光谱曲线的特点提取中,并在深入理解曲线树算法的基础上对其进行改善,使其更适用于光谱曲线的特点提取。先通过实验室光谱仪采集了6种地物的光谱曲线。然后运用二值编码、曲线树及其改善算法对其进行特点提取和分类,验证曲线树改善算法的有效性。同时通过对特定曲线做平移、拉伸及旋转等操作,形成一组新的曲线。再运用三种算法提取这组曲线的特点,之后比较他们之间的欧氏距离。证明曲线树算法对于曲线的平移、旋转、拉伸具有良好的不变性。最后将曲线树及其改善算法运用到实际的高光谱图像中去。先对原始的高光谱图像用对数残差和内部平均法进行反射率反演；然后运用本论文中的各种曲线特点提取算法对其进行曲线的特点提取,最后对图像进行分类。通过对实验结果的浅析得出改善的曲线树算法对较为“纯”物质的分类的效果较好,而对油水混合物的分类的效果有待提升的结论。关键词：曲线特点论文曲线树论文高光谱论文
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ABSTRACT6-10
第1章 绪论10-18

1.1 课题来源及探讨背景和作用10-12

1.2 国内外探讨近况12-15

1.2.1 高光谱遥感技术的国内外探讨近况12-14

1.2.2 高光谱溢油图像的国内外探讨近况14-15

1.3 论文的探讨工作及论文结构15-17

1.3.1 论文的探讨工作15-16

1.3.2 论文结构16-17

1.4 小结17-18

第2章 高光谱遥感技术介绍18-32

2.1 高光谱数据特性浅析及文件结构18-22

2.

1.1 高光谱数据特性18-20

2.

1.2 高光谱数据结构20-22

2.

1.2.1 高光谱图像的数据表达20-21

2.

1.2.2 高光谱图像的数据存储结构21-22

2.2 高光谱图像的光谱浅析22-27

2.1 光谱特点选择23-26

2.2 光谱特点提取26-27

2.3 高光谱图像的分类27-31

2.3.1 高光谱图像分类的特点27-28

2.3.2 面向高光谱图像分类算法28-31

2.4 小结31-32

第3章 光谱曲线特点提取及描述32-46

3.1 光谱曲线特点提取技术32-37

3.

1.1 基于归一化的光谱曲线特点32-35

3.

1.2 基于光谱运算的光谱曲线特点35-36

3.

1.3 其它的光谱曲线特点36-37

3.2 值编码37-38

3.3 基于曲线树的曲线特点提取38-42

3.1 曲线树算法描述38-42

3.3.

1.1 曲线走向的确定38-40

3.3.

1.2 曲线树的构造40-41

3.3.

1.3 曲线树的性质41-42

3.3.2 曲线树算法在高光谱图像中的运用42

3.4 本论文曲线树的改善42-45

3.5 小结45-46

第4章 基于光谱曲线特点提取的高光谱图像分类46-70

4.1 实验数据来源46

4.2 实验室光谱数据浅析46-50

4.

2.1 数据预处理46-47

4.

2.2 实验数据浅析47-50

4.3 高光谱图像数据浅析50-68
4.

3.1 高光谱图像的预处理52-60

4.3.

1.1 反射率反演52-59

4.3.

1.2 光谱曲线的平滑59-60

4.3.2 实验结果比较及浅析60-68

4.4 小结68-70

第5章 总结与展望70-71

5.1 总结70

5.2 展望70-71

参考文献71-75
附录 程序流程图75-76
攻读学位期间公开发表论文76-77
致谢77-78
探讨生履历78