高光譜圖像處理課件XX有限公司匯報(bào)人：XX目錄第一章高光譜圖像基礎(chǔ)第二章高光譜圖像采集第四章高光譜圖像分析第三章高光譜圖像預(yù)處理第六章高光譜圖像處理前沿第五章高光譜圖像處理軟件高光譜圖像基礎(chǔ)第一章高光譜成像原理圖譜信息合一每個(gè)像素含光譜曲線，實(shí)現(xiàn)圖像與光譜信息結(jié)合。光譜連續(xù)掃描利用光柵分解光譜，連續(xù)掃描成像。0102高光譜圖像特點(diǎn)包含眾多波段，提供豐富的光譜信息。光譜信息豐富圖像細(xì)節(jié)清晰，空間分辨率較高?？臻g分辨率高由于波段眾多，數(shù)據(jù)量相對較大。數(shù)據(jù)量大應(yīng)用領(lǐng)域概述識別海面艦船與潛艇尾流軍事偵察實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物病蟲害早期診斷精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)醫(yī)學(xué)檢測引起醫(yī)學(xué)領(lǐng)域極大興趣高光譜圖像采集第二章采集設(shè)備介紹含擺掃、推掃等多種類型成像光譜儀用于遙感檢測，覆蓋寬光譜范圍高光譜儀數(shù)據(jù)獲取流程選擇并校準(zhǔn)高光譜成像設(shè)備，確保采集質(zhì)量。設(shè)備準(zhǔn)備將采集的數(shù)據(jù)從設(shè)備導(dǎo)出，準(zhǔn)備后續(xù)處理。數(shù)據(jù)導(dǎo)出在目標(biāo)場景下拍攝高光譜圖像，記錄必要參數(shù)。場景拍攝010203采集中的挑戰(zhàn)窄帶濾波致信號弱，噪聲占比高，影響信噪比。高信噪比難題高光譜圖像數(shù)據(jù)維度高，處理復(fù)雜且資源消耗大。數(shù)據(jù)維度大高光譜圖像預(yù)處理第三章噪聲去除方法01基于變換域去噪采用小波變換、PCA等變換域方法去除噪聲。02基于空間域去噪使用濾波器、正則化技術(shù)，在空間域內(nèi)實(shí)現(xiàn)噪聲去除。校正技術(shù)消除傳感器誤差輻射校正減少大氣影響大氣校正校正圖像畸變幾何校正數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)01無損壓縮保留原圖信息，常用于醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域02有損壓縮平衡壓縮率與信息損失，廣泛用于高光譜圖像高光譜圖像分析第四章光譜特征提取01特征選擇方法挑選關(guān)鍵波段，減少數(shù)據(jù)維度，提高分析效率。02分類算法應(yīng)用利用SVM等算法，基于光譜特征進(jìn)行分類，提升識別精度。圖像分類技術(shù)利用已知類別樣本訓(xùn)練分類器，對高光譜圖像進(jìn)行分類。監(jiān)督分類01無需先驗(yàn)知識，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)本身特性進(jìn)行聚類，實(shí)現(xiàn)分類。非監(jiān)督分類02目標(biāo)檢測與識別從高光譜圖像中提取目標(biāo)特征，用于后續(xù)的檢測與識別。特征提取01應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，對提取的特征進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測與識別。分類算法02高光譜圖像處理軟件第五章軟件工具介紹專業(yè)高光譜圖像處理軟件，功能全面，廣泛應(yīng)用于科研與教學(xué)。ENVI軟件另一款強(qiáng)大工具，支持多種數(shù)據(jù)格式，提供豐富的圖像處理與分析功能。Hyperspectral功能與操作支持多種圖像濾波、增強(qiáng)及變換操作。圖像處理功能提供光譜曲線繪制、分類及異常檢測等功能。光譜分析功能應(yīng)用案例分析農(nóng)業(yè)監(jiān)測利用高光譜圖像軟件精準(zhǔn)識別作物病蟲害，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。環(huán)境監(jiān)測通過軟件分析，監(jiān)測水質(zhì)、土壤污染情況，助力環(huán)境保護(hù)。高光譜圖像處理前沿第六章最新研究動態(tài)基于深度學(xué)習(xí)提升高光譜圖像變化檢測精度。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用研究整合多源信息，增強(qiáng)異構(gòu)圖像間域轉(zhuǎn)換的檢測方法。異構(gòu)圖像檢測技術(shù)發(fā)展趨勢多模態(tài)處理技術(shù)融合多成像光譜，提升信息量及應(yīng)用場景。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用通過模型訓(xùn)練，提高圖像處理自動化及準(zhǔn)確性。未來應(yīng)用展望