房宗啟

摘要：提出一種基于引導(dǎo)濾波和最大噪聲分離變換的高光譜遙感圖像分類方法。使用MNF對高光譜圖像進行最大噪聲分離變換并進行降維，然后使用引導(dǎo)濾波對降維后的圖像進行濾波操作，使用的引導(dǎo)圖像為MNF變換后的第一成份，得到濾波后的高光譜圖像特征，最后使用支持向量機針對特征進行分類。在AVIRIS圖像上的實驗結(jié)果表明，與單純的MNF方法相比，該方法的Kappa系數(shù)提高超過15%。

關(guān)鍵詞：引導(dǎo)濾波；MNF；高光譜；圖像分類

DOIDOI：10.11907/rjdk.161940

中圖分類號：TP317.4

文獻標(biāo)識碼：A文章編號文

章編號：16727800（2016）009016102

基金項目基金項目：國家自然科學(xué)基金青年基金項目（41406200）；山東省自然科學(xué)基金青年基金項目（ZR2014DQ030）

作者簡介作者簡介：房宗啟（1990-），男，山東青島人，山東科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生，研究方向為高光譜遙感圖像分類。

3實驗

3.1實驗數(shù)據(jù)

Indian Pines圖像被用于該實驗。該圖像是通過AVIRIS傳感器獲得，它拍攝的是印第安納州西北部的Indian Pines農(nóng)業(yè)測試區(qū)，包括220個波段，大小為145×145。20個水吸收波段（104～108、150～163和220）在高光譜圖像分類前移除。另外，Indian Pines圖像的空間分辨率是每個像素20m，光譜范圍為0.4～2.5μm。圖4顯示了其對應(yīng)的參考分類圖。

評價標(biāo)準(zhǔn)：本文使用遙感分類中的常用指標(biāo)：整體精度（OA）、平均精度（AA）、Kappa系數(shù)評價不同算法性能的客觀評價。

3.2實驗方法

實驗中，SVM使用的是默認(rèn)參數(shù)設(shè)置，PCA取前10個主成分，MNF取前12個成份。本文方法中，引導(dǎo)濾波的窗口大小為8，引導(dǎo)圖像為MNF變換后的第一成份。使用的訓(xùn)練樣本設(shè)置是，平均每類地物使用16個訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本不參與分類。相同實驗重復(fù)運行20次，計算均值得到分類結(jié)果如表1所示。

3.3實驗結(jié)果

通過實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，本文方法獲得了最高的分類精度，與原始的MNF相比，本文方法的Kappa系數(shù)提高超過了15個百分點，整體精度OA提高了接近14個百分點，平均精度則提高了超過8個百分點。實驗證明，本文分類方法是一種有效的高光譜遙感圖像分類方法。

4結(jié)語

本文提出了一種基于引導(dǎo)濾波和最大噪聲分離變換的高光譜遙感圖像分類方法。首先，使用MNF對高光譜圖像進行最大噪聲分離變換，選取前12個成份作為初始特征圖像；然后使用引導(dǎo)濾波對初始特征圖像進行濾波操作，使用的引導(dǎo)圖像為MNF變換后的第一成份，得到濾波后的高光譜圖像特征；最后使用支持向量機針對特征進行分類。實驗結(jié)果表明，本文方法相比原先的MNF方法，在分類精度上提高達(dá)15個百分點。后續(xù)工作中，可以在此基礎(chǔ)上，解決MNF變換后存在的條帶噪聲，研究在不同類圖像上的分類表現(xiàn)。

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責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：孫娟）