基于多分辨率多核學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類方法研究.pdf

1、高光譜成像實(shí)現(xiàn)了光譜維度上的細(xì)致觀測(cè)，光譜分辨率得到了很大提高，這就為地物辨別提供了更豐富的分辨信息。然而，對(duì)地物分類而言，更高的光譜分辨率并不意味著更有效的分類結(jié)果，分類器的觀測(cè)尺度影響著類內(nèi)和類間樣本的相似性度量，而傳統(tǒng)分類器的觀測(cè)尺度不能自動(dòng)適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。因此，本文著眼于高光譜圖像特征的多分辨率挖掘與利用，通過(guò)多核學(xué)習(xí)方法將空間信息和光譜信息進(jìn)行整合，以提高高光譜圖像地物分類應(yīng)用的能力。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容是將信號(hào)的多

2、分辨率分析理論引入到多核學(xué)習(xí)方法中，以實(shí)現(xiàn)高光譜圖像的地物分類目的，分以下三個(gè)部分進(jìn)行展開(kāi)：
　　首先，從高光譜圖像的成像原理和數(shù)據(jù)特點(diǎn)出發(fā)，本文分析了多核學(xué)習(xí)方法在分類問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)和不足，在多核學(xué)習(xí)理論框架之上著重介紹了核函數(shù)對(duì)樣本相似性的度量性質(zhì)，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行多核函數(shù)的構(gòu)造，將抽象的映射特征空間形象化、具體化。接著，研究了典型的多核學(xué)習(xí)問(wèn)題求解方法，引入多核函數(shù)的線性和非線性組合方式，為后續(xù)多分辨率多核學(xué)習(xí)方法研究提供支撐

3、。
　　然后，為將核函數(shù)的映射關(guān)系進(jìn)行推廣，將映射特征具體化，給出典型的二維高光譜圖像特征提取方法，針對(duì)高光譜圖像數(shù)據(jù)在空間和光譜維度上的相關(guān)性，將二維特征提取方法又推廣到了三維特征提取。更重要的是，3D-Gabor實(shí)現(xiàn)了特征空間的多分辨率分析，通過(guò)對(duì)特征空間的伸縮變換，得到具有多分辨率特性的特征，并進(jìn)一步通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了具有多分辨率特性的特征提取方法用于地物分類時(shí)的優(yōu)越性能。
　　最后，以多分辨率分析理論為指引，在核特征空間