『壹』 小波變換在高光譜影像處理中的應用
小波分析在遙感圖像處理中的應用起步比較晚，主要是對圖像進行二維小波變換和重構，常用於一般遙感圖像壓縮、圖像去噪、圖像融合、圖像紋理特徵和邊緣特徵分析、圖像插值處理、多衛星數據融合、圖像數據分類等方面。
由於小波變換具有多解析度分析的特點，在時、頻兩域都具有表徵信號局部特徵的能力，對高光譜波譜維進行小波分解能夠同時保留信號高頻與低頻信息，精細地描述光譜的波峰和波谷等曲線特性，自動消除數據中的異常值，大大減少了特徵光譜維數（Kaewpi－jit，2003），因而有利於高光譜後續處理。如基於小波變換，可提取信號在不同分級上的小波分量特徵值，可利用特徵值匹配方法實現了高光譜影像的分類（李新雙等，2006）。結合小波變換的特點和非監督正交子空間迭代分解的方法，也可利用基於光譜維的小波低頻系數特徵或高頻特徵系數，進行混合像元投影迭代分解或亞像素目標識別（吳波等，2005；路威等，2005a）。孫桂玲等（2006）對典型地物的高光譜數據採用小波變換的分析方法，根據小波分解後的高頻信息中包含重要信息的特點，提出了一種能夠比較精確的提取出地物光譜各個吸收帶的中心波長的光譜特徵提取方法。
相對來說，小波變換在高光譜影像處理中主要用於高光譜影像數據的壓縮（王晉等，2006）、融合、去噪（路威等，2005b；吳傳慶等，2005）、影像分類、小波神經網路分類、影像亞像素目標識別、特徵提取等。小波變換在高光譜影像數據的光譜分析和光譜特徵提取中的應用還比較少，這方面應用以對各個像元或參考目標的高光譜數據進行小波變換為基礎，主要用於光譜特徵提取、目標識別與分類和高光譜遙感影像亞像素目標識別。
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