基于HHT的超光谱图像高精度分类算法研究

项目名称： 基于HHT的超光谱图像高精度分类算法研究

项目编号： No.60975009

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 林玉荣

作者单位： 哈尔滨工业大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 利用超光谱图像(Hyperspectral image)具有极高的空间分辨率和光谱分辨率的特性,研究快速高效的分类与识别算法是遥感应用领域提出的热点研究问题。本项目提出利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)能够自适应地提取非线性非平稳信号的本质特征的优点，开展超光谱图像的高精度分类算法研究。利用1D-HHT充分提取超光谱图像谱间信息变化的本质特征，利用2D-HHT充分提取超光谱图像空间分布特征，并与传统的统计信息等分类特征相结合，研究超光谱图像的可分性度量方法，构建基于改进的支持向量机的高精度分类方法。同时针对2D-HHT应用于超光谱图像时所产生的边缘效应,研究利用极值信息整体预测的方法对其进行有效抑制，推动HHT在图像处理应用领域中的研究。

中文关键词： 超光谱图像；经验模态分解；固有模态函数；端点效应；灰色模型

英文摘要：

英文关键词： Hyperspectral image；Empirical mode decomposition；Intrinsic mode functions；boundary effect；Gray model