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空-譜維聯(lián)合Savitzky-Golay高光譜濾波算法及其應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-12-15 17:37
  針對目前應(yīng)用Savitzky-Golay(SG)濾波器進行高光譜圖像濾波過程中空間信息無法利用,造成小麥赤霉病高光譜分類識別模型精度僅能達到87.088 9%的問題,提出高光譜圖像空-譜維聯(lián)合SG濾波(TSG濾波)的方法,使模型精度相比采用SG濾波提升了12.066 7%。該算法將一維的SG卷積核按四個方向擴展成二維的SG卷積核,根據(jù)卷積定理利用快速傅里葉變換對高光譜圖像數(shù)據(jù)進行空間及光譜維聯(lián)合快速濾波。設(shè)置TSG濾波核窗口系數(shù)m=2~4,階數(shù)n=3~5,濾波后圖像信噪比提升了10%以上、峰值信噪比高于30 db、結(jié)構(gòu)相似度大于96%, TSG濾波能保持原圖特征并顯著提升圖像信噪比。對比Pavia University高光譜圖像經(jīng)TSG濾波(m=3,n=4)、 SG濾波(m=7,n=3)后的灰度圖像與光譜圖,可以看出TSG濾波后圖像條帶噪聲得到了抑制、特征峰相對峰值高度最高提升31.68%、特征波段平均強度提升41.83%,而SG濾波后圖像條帶噪聲依然清晰且特征峰相對峰值高度至少降低了13.40%。構(gòu)建基于TSG-PCA-SVM算法的小麥赤霉病高光譜分類識別模型,訓(xùn)練集包含500個樣本... 

【文章來源】:光譜學(xué)與光譜分析. 2020年12期 北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

空-譜維聯(lián)合Savitzky-Golay高光譜濾波算法及其應(yīng)用


將一維SG卷積核按四個方向擴展成二維的卷積核

高光譜圖像,高光譜圖像,反射率,像元


式(3)中, f為某一像元的DN值, fmin為高光譜圖像暗噪聲, 通常通過關(guān)閉鏡頭蓋測得, fref為標準反射率板對應(yīng)像元的DN值, R為標準反射率板的反射率, ref為該像元對應(yīng)的反射率。設(shè)置SG濾波窗口系數(shù)m在3~15之間, TSG濾波窗口系數(shù)m在1~10之間, 階數(shù)n均在2~6之間, 對歸一化后的圖像進行濾波, 求濾波后圖像的SNR, PSNR和SSIM, 如圖3所示為濾波后圖像信噪比改善量、 峰值信噪比、 結(jié)構(gòu)相似度等高線圖(核參數(shù)滿足n<2m+1, 圖中空白部分無值)。

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設(shè)置SG濾波窗口系數(shù)m在3~15之間, TSG濾波窗口系數(shù)m在1~10之間, 階數(shù)n均在2~6之間, 對歸一化后的圖像進行濾波, 求濾波后圖像的SNR, PSNR和SSIM, 如圖3所示為濾波后圖像信噪比改善量、 峰值信噪比、 結(jié)構(gòu)相似度等高線圖(核參數(shù)滿足n<2m+1, 圖中空白部分無值)。信噪比作為圖像噪聲評價的關(guān)鍵指標, 其數(shù)值往往是圖像濾波算法所必須的[7], 對比圖3(a)和(d)可知TSG濾波后圖像信噪比較原圖提升了10%以上, 而SG濾波最高提升不到1%。 一般圖像濾波或壓縮過程中PSNR大于30 db, 為了盡可能多的提升圖像信噪比, TSG濾波窗口系數(shù)m在2~4、 階數(shù)n在3~5較為合適。 SG濾波窗口系數(shù)m與階數(shù)n可選擇區(qū)間范圍相對較廣, 一般針對不同數(shù)據(jù)須多次迭代對比才能找到最優(yōu)的核參數(shù)區(qū)間。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Savitzky-Golay加權(quán)擬合的紅外圖像非均勻性條帶校正方法[J]. 張一舟,許廷發(fā),劉子偉,申子宜,郭巳秋.  中國光學(xué). 2015(01)



本文編號:2918635

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