【摘 要】
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近年来,多光谱成像技术在一些对颜色重现要求较高的领域得到了广泛的应用。多光谱图像技术很好的克服了同色异谱现象,能够精确的获取和显示颜色信息。但是多光谱图像具有波段
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近年来,多光谱成像技术在一些对颜色重现要求较高的领域得到了广泛的应用。多光谱图像技术很好的克服了同色异谱现象,能够精确的获取和显示颜色信息。但是多光谱图像具有波段众多,数据量大的特点,这给数据的存储和传输带来很大的困难。如何有效地降低多光谱图像的维数,减少数据量是一项非常重要的工作。本文主要研究了多光谱成像和光谱反射比估计技术,提出了采用主成分分析和独立成分分析估计光谱反射比的算法,并从CIE1976色差、光谱反射RMS均方差和光谱反射比误差RE等方面进行了光谱重建效果对比,证明了采用ICA具有更好的重建效果；然后,针对多光谱图像数据的特点,在深入研究基于PCA降维算法的基础上,提出了基于ICA的降维算法,并采用了最大距离端元抽取算法解决了ICA降维算法初始化时的独立分量随机排序问题。实验证明了该算法能够高效地对多光谱图像数据进行了压缩,且有效地保持图像的原始光谱信息。
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