基于条件互信息的遥感高光谱图像波段选择方法

摘要

本发明提出了一种基于条件互信息的遥感高光谱图像波段选择方法，包括下述步骤：A、打开高光谱遥感图像，人机交互标注待分类的样本；B、分组：根据步骤A得到的待分类样本，利用给定类别条件下各相邻波段之间的条件互信息进行波段分组；C、搜索：利用支持向量机和遗传算法相结合的搜索算法对步骤B得到的分组波段进行搜索计算，找到最优的波段组合；并在此基础上使用自适应分支定界法进行剪枝，通过条件互信息波段分组和自适应分支定界法剪枝的结合使用，避免了因为噪音扰动而出现冗余和噪音分组，减少了波段分组的数量，提高了波段组合的分类准确率。

主权项

一种基于条件互信息的遥感高光谱图像波段选择方法，包括下述步骤：A、打开高光谱遥感图像，人机交互标注待分类的样本；B、分组：根据步骤A得到的待分类样本，将图像所有波段分为若干组；C、搜索：利用支持向量机和遗传算法相结合的搜索算法对步骤B得到的分组波段进行搜索计算，找到最优的波段组合；其特征在于：所述步骤B是使用条件互信息进行波段分组，具体包括下述步骤：B1、利用下述方法计算给定类别条件下各相邻波段之间的条件互信息：相邻两个波段Bi和Bi+1之间的条件互信息计算方法如下： I ( C ; B i | B i + 1 ) = I ( C ; B i ) - I ( C ; B i + 1 ) H ( B i + 1 ) I ( B i ; B i + 1 ) 其中，i是波段序号I(C；Bi)＝H(C)+H(Bi)-H(C；Bi)是波段Bi和类别之间的互信息；I(C；Bi+1)＝H(C)+H(Bi+1)-H(C；Bi+1)是波段Bi+1和类别之间的互信息；I(Bi；Bi+1)＝H(Bi)+H(Bi+1)-H(Bi；Bi+1)是波段Bi和波段Bi+1之间的互信息； H ( C ) = - Σ c = 1 N c P ( C = c ) log 2 P ( C = c ) 是样本类别的熵，Nc是用户标注的待分类样本的类别总数； H ( B i ) = - Σ j = 0 255 P ( X = j ) log 2 P ( X = j ) 是划分样本后波段Bi的熵，其中X表示波段Bi中图象灰度的随机变量，j表示图像中灰度的值； H ( B i + 1 ) = - Σ j = 0 255 P ( Y = j ) log 2 P ( Y = j ) 是划分样本后波段Bi+1的熵，其中Y表示波段Bi+1中图象灰度的随机变量，j表示图像中灰度的值；B2、以波段序号为横坐标，条件互信息为纵坐标绘制条件互信息-波段曲线；B3、以上述条件互信息-波段曲线中的各极大值点为边界，将相邻两极大值点之间的连续波段作为一组。