基于稀疏表示的多光谱颜色数据降维方法研究

作者：方新怡; 万晓霞^*; 史硕; 滕潇; 于俊彦

来源：激光与光电子学进展, 2021, 58(22): 547-553.

• 光谱学
• 稀疏表示
• 字典学习
• 光谱反射率
• 光谱降维

针对多光谱激光雷达系统在实景三维立体图像的真实颜色的再现问题,提出了一种基于稀疏信号表示的多光谱颜色数据降维方法,该方法利用字典学习和稀疏编码交替更新,以迭代的方式对光谱误差进行修正。实验结果表明,所提出的方法均方根误差的平均值较主成分分析法降低了35.29%,光谱拟合系数的平均值达到了99.8%以上,色度精度也较主成分分析法平均提高了70.23%,在不同光源观测条件下仍能保持颜色的稳定性,其重构精度优于主成分分析法。该方法利用稀疏表示可以通过低维观测向量复原高维稀疏信号的特性,从数量相对较少的训练样本中对大量测试样本进行精确复原,提高了数据处理中的成本效率,对真实反映遥感多光谱影像的地物信息有较大的帮助。

• 单位
  武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室