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关于高光谱影像波段选择算法的研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了高光谱影像处理中的波段选择算法，分析了多种现有方法的优缺点，并提出了一种新的高效波段选择策略。 基于高光谱影像数据的特点，本段落分析了多种降维方法，并着重探讨了几种波段选择算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数以及最优波段指数（OBI）等。文章对这些算法的有效性、局限性和计算复杂度进行了详细评估，针对现有波段指数方法的不足之处提出了新的优化方案——最优波段指数（OBI）。最后通过一系列实验验证了各种算法的实际性能表现。

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  • 关于高光谱影像波段选择算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了高光谱影像处理中的波段选择算法，分析了多种现有方法的优缺点，并提出了一种新的高效波段选择策略。 基于高光谱影像数据的特点，本段落分析了多种降维方法，并着重探讨了几种波段选择算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数以及最优波段指数（OBI）等。文章对这些算法的有效性、局限性和计算复杂度进行了详细评估，针对现有波段指数方法的不足之处提出了新的优化方案——最优波段指数（OBI）。最后通过一系列实验验证了各种算法的实际性能表现。
     
  • 基于蚁群优化(ACO)算法的高光谱遥感影像波段特征选择-Python
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    本研究运用Python编程语言实现基于蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）算法的高光谱遥感影像波段特征选择，旨在提升数据处理效率与分类精度。 利用蚁群优化（ACO）算法对高光谱遥感影像的波段进行特征选择，并使用支持向量机（SVM）对像素进行分类。
     
  • DSEBS_pub.rar_基于Matlab的高光谱光谱波段选择工具包
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    这是一个基于MATLAB开发的高光谱光谱波段选择工具包（DSEBS），旨在为用户提供简便高效的波段筛选功能，适用于各类高光谱数据分析与应用研究。 基于图支配集的高光谱图像波段选择算法发表在2016年的IEEE TGRS期刊上。
     
  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
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    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • 波段选择在高光谱技术中的应用——毕设论文
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    本论文探讨了高光谱技术中不同波段的选择方法及其对图像分类和目标识别的影响，旨在优化波段组合以提高分析精度。 高光谱图像假彩色合成与波段选择是本科毕业设计论文的主题之一，并且该论文被评为校级优秀毕业论文。论文附有相关代码，属于算法类研究。
     
  • 基于遗传算法优化OIF高光谱图像波段选择的Python代码实现
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    本研究利用遗传算法对Python程序进行开发，旨在优化OIF高光谱图像中的波段选择过程，提高数据处理效率和准确性。 在高光谱图像处理领域中，波段选择是一项至关重要的技术，旨在从众多波段中选取最有信息量的波段，以减少数据量、提高分析效率和精度。本项目利用遗传算法这一智能优化技术，对高光谱图像的最优波段组合进行探索与实现。 遗传算法通过模拟自然选择和遗传学机制来搜索全局最优解，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等步骤。在高光谱图像处理中应用该方法的主要目的在于解决由高维数据带来的计算复杂性和分析难题。OIF（Optimum Index Factor）是一种用于评价波段组合好坏的指标；通过最大化OIF值，可以确定包含最大光谱信息的波段组合。 本项目的核心在于编写Python代码实现遗传算法对高光谱图像波段进行优化选取，从而降低原始数据复杂度并保留足够的光谱信息。研究过程中产生的文档包括了背景、目的、方法和结果等内容，并通过图表展示优化过程中的视觉效果以及最终研究成果的详细说明。这些文件不仅展示了理论与实践相结合的研究成果，也为其他研究人员提供了学习和改进的基础。 该项目利用遗传算法优化OIF指标实现了高光谱图像波段的有效选择，为后续图像分析处理奠定了基础。研究成果结合了文档与代码展示，体现了理论研究的实际应用价值，并对高光谱图像技术的发展做出了贡献。
     
  • 关于改进协同表示的高光谱图像异常检测算法的研究论文.pdf
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    该研究论文提出了一种基于改进协同表示的高光谱图像异常检测新方法，旨在提升复杂背景下的异常目标识别精度和鲁棒性。 针对协同表示的高光谱图像异常检测算法中存在的问题——当双窗口中心为异常像元且背景字典包含同种类型的异常像元时，中心像素的输出值较小，难以与背景区分的问题，提出了一种改进版的协同表示方法用于高光谱图像中的异常检测。为了减少背景字典中异常像元的影响权重，我们通过调整原子与其均值之间距离的方式来优化原子权重设置，从而在上述情况下增加了中心像素的输出值。实验结果表明，在不同的双窗口配置下，该算法都能取得良好的检测效果，证明了其有效性。
     
  • 关于PSO算法收敛性及参数选择的研究论文.pdf
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    本文深入探讨了粒子群优化（PSO）算法的收敛特性，并分析了关键参数对算法性能的影响，为有效应用PSO提供了理论指导。 PSO算法（微粒群算法）是一种仿生优化技术，在国内外的研究成果已经很丰富。然而，该算法的数学基础相对薄弱，研究主要集中在一维问题域内的收敛情况上，对于二维及多维问题域内算法的稳定性理论分析还缺乏深入且具有普遍意义的研究。因此，本段落在探讨了一维问题域中算法收敛的基础上，进一步研究PSO算法在二维和多维环境中的收敛特性，并尝试找出更有利于微粒群算法稳定性的参数设置方法。
     
  • 高光谱数据最佳波段组合选择_band_select_oif_OIF_selectband_
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    高光谱数据最佳波段组合选择探讨了从大量高光谱数据中挑选出最优波段集合的技术方法，旨在提升目标识别与分类精度。本研究采用OIF（优化指标函数）算法进行波段筛选，以实现高效的数据压缩和信息保留。 根据OFI指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。
     
  • 基于选择性分段PCA算法的高光谱图像异常检测（2011年）
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    本研究提出了一种基于选择性分段PCA的高光谱图像异常检测方法，通过优化数据降维和特征提取过程，显著提升了异常目标的识别精度与效率。 为了应对高光谱图像维度过高且数据量大带来的数据分析与处理难题，本段落提出了一种基于选择性分段主成分分析（SSPCA）算法的异常检测方法。该方法首先依据波段间的相关性将一组多维度的高光谱数据划分为多个波段子集，然后对每个波段子集分别进行主成分分析，并选取各子集中局部平均奇异值最大的一个波段用于后续的KRX异常检测步骤中。通过使用AVIRIS高光谱数据进行了实验研究，并将结果与单独应用KRX算法及选择信息量最大波段的方法进行了对比，发现该方法显著提升了检测性能，在保持较低虚警率的同时获得了更好的检测效果。