‘壹’ 小波变换在高光谱影像处理中的应用
小波分析在遥感图像处理中的应用起步比较晚，主要是对图像进行二维小波变换和重构，常用于一般遥感图像压缩、图像去噪、图像融合、图像纹理特征和边缘特征分析、图像插值处理、多卫星数据融合、图像数据分类等方面。
由于小波变换具有多分辨率分析的特点，在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力，对高光谱波谱维进行小波分解能够同时保留信号高频与低频信息，精细地描述光谱的波峰和波谷等曲线特性，自动消除数据中的异常值，大大减少了特征光谱维数（Kaewpi－jit，2003），因而有利于高光谱后续处理。如基于小波变换，可提取信号在不同分级上的小波分量特征值，可利用特征值匹配方法实现了高光谱影像的分类（李新双等，2006）。结合小波变换的特点和非监督正交子空间迭代分解的方法，也可利用基于光谱维的小波低频系数特征或高频特征系数，进行混合像元投影迭代分解或亚像素目标识别（吴波等，2005；路威等，2005a）。孙桂玲等（2006）对典型地物的高光谱数据采用小波变换的分析方法，根据小波分解后的高频信息中包含重要信息的特点，提出了一种能够比较精确的提取出地物光谱各个吸收带的中心波长的光谱特征提取方法。
相对来说，小波变换在高光谱影像处理中主要用于高光谱影像数据的压缩（王晋等，2006）、融合、去噪（路威等，2005b；吴传庆等，2005）、影像分类、小波神经网络分类、影像亚像素目标识别、特征提取等。小波变换在高光谱影像数据的光谱分析和光谱特征提取中的应用还比较少，这方面应用以对各个像元或参考目标的高光谱数据进行小波变换为基础，主要用于光谱特征提取、目标识别与分类和高光谱遥感影像亚像素目标识别。
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