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摘要:
随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的应用越来越广泛,但其自身的特点给高光谱图像的分类、识别等带来了很大的困难.如何快速地从高达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题.针对上述问题分析了已有的波段选择方法,提出一种结合遗传算法和蚁群算法的高光谱图像波段选择方法.该算法首先利用遗传算法以较快的寻优能力获得几组较优解,以此来初始化蚁群算法的初始信息素列表,然后用蚁群算法以较高的求精解能力获得最优解,并且在遗传算法部分中采用四进制的编码方式,使得算法编/译码简单、遗传算子操作简捷、且处理时所占空间小,同时在蚁群算法部分中巧妙地对预处理图像进行子空间划分来缩小蚂蚁搜索的范围,提高了算法的搜索效率,减小了输出波段组合的相关性和冗余度.由于该算法充分地吸取遗传算法和蚁群算法的优点、克服各自的缺陷,是一种计算耗时少、收敛性能好的波段选择方法.利用AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)图像对提出的算法进行实验,实验结果表明,本文算法在所选波段性能和计算耗时方面都获得令人满意的效果.
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文献信息
篇名 结合遗传算法和蚁群算法的高光谱图像波段选择
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 高光谱图像 波段选择 遗传算法 蚁群算法
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 遥感图像处理
研究方向 页码范围 235-242
页数 8页 分类号 TN911.73
字数 7392字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王立国 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 116 829 15.0 23.0
2 魏芳洁 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 2 69 2.0 2.0
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高光谱图像
波段选择
遗传算法
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研究起点
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中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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