【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感图像处理
，具体涉及一种高光谱遥感图像非线性降维方法。
技术介绍
遥感是本世纪六十年代发展起来的新兴综合技术，与空间、电子光学、计算机、地理学等科学技术紧密相关，是研究地球资源环境的最有力的技术手段之一。高光谱遥感是将成像技术与光谱技术相结合的多维信息获取技术。高光谱成像仪在电磁波谱的数十至数百个非常窄且连续的光谱段上同时探测目标的二维几何空间与一维光谱信息。高光谱图像中，每一个观测像素都可以提取出一条完整连续的光谱曲线，为地物信息的提取和分析提供了极其丰富的信息，有助于更加精细的地物分类和目标识别。然而，波段数的增多必然导致了信息的冗余和数据处理复杂性的增加。同时，较高的光谱分辨率在增强地物细微差别 分辨能力的同时，也带来了维数灾难(Hughes现象)，这种现象严重影响了高光谱图像的处理效果。高光谱图像特征降维成为解决这种现象的常用方法，它对于高光谱图像分类等应用具有特殊的意义，在高光谱图像处理中具有十分重要的作用[I]。高光谱数据降维技术是以图像特征提取为目的，利用低维数据来有效地表达高维数据特征的数据处理技术。它在有效地保留了图像信息的同时...
【技术保护点】
一类基于图像块距离的高光谱图像流形降维方法，其特征在于，采用一种新的图像块距离度量，该距离度量将观测像素看作高维流形上的一点，同时兼顾到观测点周围的空间结构：对于大小为？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？且波段数为的高光谱数据集来说，假设以观测像素和为中心的空间邻域和内的像素点组成的集合分别为，，其中，集合和的大小均为；则观测像素和之间的图像块距离（IPD）定义为：？？（1）其中，图像块大小为，，，距离函数为两观测像素之间的光谱角距离、欧式距离或者Kullback–Leibler散度距离，相应的定义分别如下：？？？...
【技术特征摘要】
1.一类基于图像块距离的高光谱图像流形降维方法，其特征在于，采用一种新的图像块距离度量，该距离度量将观测像素看作高维流形上的一点，同时兼顾到观测点周围的空间结构 对于大小为2.根据权利要求I所述的基于图像块距离的高光谱图像流形降维方法，其特征在于，采用改进的LLE算法；已知水平宽度、垂直宽度和波段数分别为fT、i￥和L的高光谱图像数据矩阵 邻接点个数数据集内在维数τ所述改进LLE算法的步骤如下 步骤一计算图像块距离矩阵 Ca)图像镜像扩展对应于大小为WXw的图像±夹，原始数据扩充为3.根据权利要求I所述的基于图像块距离的高光谱图像流形降维方法，其特征在于，采用改进的ISOMAP算法； 已知水平宽度、垂直宽度...
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