一种基于子空间的高光谱图像波段选择方法与流程

技术特征：
1.一种基于子空间的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，将最大椭球体积波段选择方法与序贯前向方法结合起来进行波段选择。2.一种基于子空间的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取原数据x＝[x1,x2,......,x
l
]，其中x
i
代表第i个波段对应的光谱图像，一共有l个波段，波段选择数目为n；(2)对x中的每个波段去均值，设置待选择波段集c＝x，目标波段子集(3)对于c中的第i个波段，计算将其加入s后所得s的矩阵协方差行列式det(s
t
s)，1≤i≤l-k，k为目标波段子集s中的波段数目；对于c中所有l-k个波段，选取对应det(s
t
s)最大的波段作为最优波段，将最优波段加入s中，并将其从c中删除；循环此步骤，循环条件为k<n；(4)步骤(3)循环结束后，输出最终的目标波段子集s，完成波段选择。3.如权利要求2所述的一种基于子空间的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，步骤(3)中，矩阵协方差行列式det(s
t
s)的计算方式为：循环初始，对所有波段计算协方差，生成索引矩阵maxc；循环过程中，通过索引maxc重构任意波段子集的协方差矩阵；具体方式为：根据矩阵行列式计算理论，得到其中，每次循环都是在上一次循环的基础上增加一个波段，第k 1次循环中，计算行列式det(b
k 1
)时，det(b
k
)已知，即为上次循环的结果，则第k 1次循环只需计算对于矩阵逆由矩阵求逆理论得：其中，在新一轮的循环中，通过上式求出此轮循环对应的逆，从而降低计算复杂度。

技术总结
本发明提出一种基于子空间的高光谱图像波段选择方法，涉及一种高光谱波段选择方法。该方法将最大椭球体积波段选择算法与序贯前向算法结合起来，对高光谱数据进行波段选择，同时利用矩阵子空间的特点以及迭代思想来降低运算过程中矩阵协方差以及求逆的运算复杂度，缩短计算时间，从而达到对波段选择算法的优化。优化。优化。


技术研发人员：聂普璇 孙康 耿虎军 陈金勇 高峰 李娜 王港 李方方
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第五十四研究所
技术研发日：2022.01.19
技术公布日：2022/4/29