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一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法

陈志坤 江俊君 姜鑫维 白露 蔡之华

陈志坤, 江俊君, 姜鑫维, 白露, 蔡之华. 一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
引用本文: 陈志坤, 江俊君, 姜鑫维, 白露, 蔡之华. 一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
CHEN Zhikun, JIANG Junjun, JIANG Xinwei, BAI Lu, CAI Zhihua. Robust Hyperspectral Image Feature Extraction Based on Improved Bilateral Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
Citation: CHEN Zhikun, JIANG Junjun, JIANG Xinwei, BAI Lu, CAI Zhihua. Robust Hyperspectral Image Feature Extraction Based on Improved Bilateral Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267

一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法

doi: 10.13203/j.whugis20180267
基金项目: 

国家自然科学基金 61773355

国家自然科学基金 41666003

国家自然科学基金 41966007

钦州市科学研究与技术开发计划 201714322

北部湾大学引进高层次人才科研启动项目 2019KYQD27

详细信息
    作者简介:

    陈志坤, 博士, 副教授, 主要从事高光谱图像特征提取及分类研究。chzhikun@163.com

    通讯作者: 蔡之华, 博士, 教授。zhcai@cug.edu.cn
  • 中图分类号: P237;TP394.1

Robust Hyperspectral Image Feature Extraction Based on Improved Bilateral Filtering

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 61773355

The National Natural Science Foundation of China 41666003

The National Natural Science Foundation of China 41966007

Qinzhou Scientific Research and Technology Development Plan Project 201714322

the High-Level Talents Research Projects of Beibu Gulf University 2019KYQD27

More Information
    Author Bio:

    CHEN Zhikun, PhD, associate professor, specializes in hyperspectral image feature extraction and classification. chzhikun@163.com

    Corresponding author: CAI Zhihua, PhD, professor.zhcai@cug.edu.cn
  • 摘要: 双边滤波(bilateral filtering,BF)是一种简单有效的高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)特征提取算法。该算法在非结构相似像素空间距离近时会被分配较大权重,从而降低加权限制效果。提出一种分类选优的双边滤波算法(classified optimization bilateral filtering,COBF),从相邻像素集内选择类别结构最相似的像素组成新的相邻像素集,确保新的相邻像素集中用于加权平均的相邻像素尽可能相似,以提高特征提取效果。使用支持向量机(support vector machine,SVM)对COBF提取的HSI特征分类以验证其有效性。结果显示,当训练样本数量只有10个时,Indian Pines、Salinas和PaviaU的分类精度分别高达83.8%、96.0%和90.6%。
  • 图  1  BF相邻像素集的相邻像素权重影响示意图

    Figure  1.  A Schematic Diagram of Adjacent Pixel Weight Influence of Adjacent Pixel Set in BF

    图  2  BF算法示意图

    Figure  2.  Schematic Diagram of BF Algorithm

    图  3  COBF算法示意图

    Figure  3.  Schematic Diagram of COBF Algorithm

    图  4  参数kδαδγ对OA的影响

    Figure  4.  Influence of Parameters k, δα and δγ on OA

    表  1  不同算法在Indian Pines的分类精度

    Table  1.   Classification Accuracy of Indian Pines by Different Algorithms

    类别 训练样本/个 测试样本/个 SVM/% BFSVM/% EPFSVM/% LBPSVM/% HiFi/% SSN/% COBFSVM/%
    苜蓿草地 10 36 24.3 60.3 73.5 46.3 100 97.7 52.9
    未耕玉米地 10 1 418 48.7 53.5 57.1 73.8 80.3 63.6 80.0
    玉米幼苗 10 820 36.1 52.1 45.2 61.4 62.8 77.2 82.6
    玉米 10 227 14.8 36.9 21.9 75.5 95.6 91.1 71.3
    修剪过的草地/牧场 10 473 85.6 68.3 96.6 85.8 86.7 93.0 77.5
    草地/树林 10 720 86.2 94.6 85.2 72.3 98.6 97.3 97.2
    草地/牧场 10 18 23.7 85.7 51.4 21.3 94.4 100 25.7
    干草地/料堆 10 468 97.2 98.7 100 100 98.1 100 98.9
    燕麦 10 10 13.3 20.4 55.6 18.5 100 100 27.0
    未耕大豆地 10 962 58.9 66.0 70.1 84.9 86.9 90.7 65.7
    大豆幼苗 10 2 445 75.9 72.1 94.4 95.8 71.5 73.6 89.7
    整理过的大豆 10 583 32.8 54.8 55.6 95.5 92.3 68.7 82.8
    小麦 10 195 73.0 96.3 89.8 59.3 99.0 99.0 88.6
    木柴 10 1 255 98.3 92.2 99.8 93.3 89.3 84.2 98.5
    建筑 10 376 33.0 58.5 43.7 85.1 94.4 100 74.6
    石/钢塔 10 83 69.7 98.7 79.0 79.6 100 100 96.5
    OA/% 57.4 68.0 69.3 80.5 81.1 81.2 83.8
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    表  2  不同算法在Salinas的分类精度

    Table  2.   Classification Accuracy of Salinas by Different Algorithms

    类别 训练样本/个 测试样本/个 SVM/% BFSVM/% EPFSVM/% LBPSVM/% HiFi/% SSN/% COBFSVM/%
    椰菜绿野草1 10 1 999 99.8 95.4 100 97.6 99.3 99.3 100
    椰菜绿野草2 10 3 716 98.1 99.9 100 98.1 99.3 99.9 100
    休耕地 10 1 966 86.8 87.5 91.7 95.7 93.8 100 99.6
    粗糙的休耕地 10 1 384 96.9 90.9 97.6 64.0 93.4 98.0 97.3
    平滑的休耕地 10 2 668 94.4 99.7 99.9 88.5 97.7 97.6 99.3
    残株 10 3 949 100 100 100 85.8 99.6 100 100
    芹菜 10 3 569 99.2 97.9 99.6 90.6 92.8 99.9 99.9
    未结果实的葡萄地 10 11 261 67.3 84.8 73.4 90.0 61.1 80.5 97.5
    正在开发的葡萄园 10 6 193 99.3 98.0 99.5 97.3 100 99.9 100
    开始衰老的玉米地 10 3 268 81.9 84.5 87.4 96.2 85.8 96.3 99.8
    长叶莴苣4wk 10 1 058 86.2 92.7 93.9 97.8 97.1 100 98.3
    长叶莴苣5wk 10 1 917 96.7 99.7 99.9 97.2 97.9 100 91.5
    长叶莴苣6wk 10 906 89.9 93.4 96.3 92.2 99.1 99.8 90.7
    长叶莴苣7wk 10 1 060 90.6 93.0 99.4 82.0 89.0 99.0 94.9
    未开发的酒庄 10 7 258 47.5 69.6 59.6 74.5 77.2 77.6 82.1
    酒庄小路 10 1 797 84.3 98.7 100 97.6 99.1 99.9 100
    OA/% 82.6 89.4 87.7 89.7 86.5 92.6 96.0
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    表  3  不同算法在PaviaU的分类精度

    Table  3.   Classification Accuracy of PaviaU by Different Algorithms

    类别 训练样本/个 测试样本/个 SVM/% BFSVM/% EPFSVM/% LBPSVM/% HiFi/% SSN/% COBFSVM/%
    柏油马路 10 18 639 89.6 91.4 93.4 86.8 83.2 87.1 82.7
    草地 10 2 089 87.8 87.2 86.1 96.7 76.7 86.8 97.6
    砖块砂砾 10 3 054 50.8 76.9 52.1 67.7 81.4 89.1 74.8
    树木 10 1 335 49.9 66.5 97.0 29.5 89.3 92.0 93.9
    金属板 10 5 019 90.9 99.9 100 86.3 99.0 100 100
    裸土 10 1 320 42.9 44.7 28.7 68.7 91.5 98.7 99.0
    沥青屋顶 10 3 672 44.3 61.0 70.4 98.2 99.5 97.5 80.5
    砖块 10 937 65.1 84.0 83.5 56.2 89.3 86.2 79.0
    阴影 10 180 99.7 100 99.0 28.2 100 97.9 65.5
    OA/% 67.0 76.4 73.8 70.4 81.8 89.4 90.6
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    表  4  不同数量训练样本在3个HSI的OA/%

    Table  4.   OA of Different Training Samples in Three HSIs/%

    方法 Indian Pines Salinas PaviaU
    10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50
    SVM 57.4 66.3 73.3 75.9 78.7 82.6 85.0 86.4 86.2 87.7 67.0 75.7 79.0 82.3 83.8
    BF-SVM 68.0 79.6 85.0 87.4 90.2 89.4 92.8 93.7 94.0 95.0 76.4 88.1 89.4 92.4 93.9
    EPF-SVM 69.3 83.0 87.4 89.6 92.4 87.7 91.4 92.7 92.7 94.2 73.8 87.0 89.0 92.2 93.6
    LBP-SVM 80.5 88.7 92.0 94.9 95.6 89.7 94.0 96.2 96.9 97.9 70.4 81.8 85.8 89.4 90.3
    HiFi 81.1 89.8 91.7 93.6 93.4 86.5 90.5 92.1 92.7 93.6 81.8 88.5 88.6 90.2 90.9
    SSN 81.2 90.4 92.5 94.2 95.8 92.6 95.6 96.7 97.7 98.3 89.4 94.5 96.5 96.8 97.6
    COBF-SVM 83.8 91.9 94.3 95.5 96.6 96.0 97.6 98.0 98.9 99.2 90.6 95.4 96.8 97.8 98.8
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    表  5  3个HSI的执行时间/s

    Table  5.   Execution Time of Three HSIs/s

    方法 Indian Pines Salinas PaviaU
    SVM 18.50 23.88 8.40
    BF-SVM 18.67 29.93 20.5
    EPF-SVM 18.25 23.58 24.42
    LBP-SVM 243.62 658.63 1380.42
    HiFi 666.41 1 689.52 15 98.98
    SSN 246.87 1 374.3 2 750.15
    COBF-SVM 134.54 1 360.01 1 705.51
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-02-25
  • 刊出日期:  2020-04-05

一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法

doi: 10.13203/j.whugis20180267
    基金项目:

    国家自然科学基金 61773355

    国家自然科学基金 41666003

    国家自然科学基金 41966007

    钦州市科学研究与技术开发计划 201714322

    北部湾大学引进高层次人才科研启动项目 2019KYQD27

    作者简介:

    陈志坤, 博士, 副教授, 主要从事高光谱图像特征提取及分类研究。chzhikun@163.com

    通讯作者: 蔡之华, 博士, 教授。zhcai@cug.edu.cn
  • 中图分类号: P237;TP394.1

摘要: 双边滤波(bilateral filtering,BF)是一种简单有效的高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)特征提取算法。该算法在非结构相似像素空间距离近时会被分配较大权重,从而降低加权限制效果。提出一种分类选优的双边滤波算法(classified optimization bilateral filtering,COBF),从相邻像素集内选择类别结构最相似的像素组成新的相邻像素集,确保新的相邻像素集中用于加权平均的相邻像素尽可能相似,以提高特征提取效果。使用支持向量机(support vector machine,SVM)对COBF提取的HSI特征分类以验证其有效性。结果显示,当训练样本数量只有10个时,Indian Pines、Salinas和PaviaU的分类精度分别高达83.8%、96.0%和90.6%。

English Abstract

陈志坤, 江俊君, 姜鑫维, 白露, 蔡之华. 一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
引用本文: 陈志坤, 江俊君, 姜鑫维, 白露, 蔡之华. 一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
CHEN Zhikun, JIANG Junjun, JIANG Xinwei, BAI Lu, CAI Zhihua. Robust Hyperspectral Image Feature Extraction Based on Improved Bilateral Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
Citation: CHEN Zhikun, JIANG Junjun, JIANG Xinwei, BAI Lu, CAI Zhihua. Robust Hyperspectral Image Feature Extraction Based on Improved Bilateral Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
  • 高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)不仅包含精确的空间特征信息,还包含各种详细光谱特征信息[1-3]。HSI光谱特征信息是基于空间特征信息的[4-5],因此,通过特征提取可以有效检测目标[6]、识别地物[7]、理解场景[8]。光谱特征提取是HSI特征提取中最早的方法之一[9],包括植被覆盖指数特征提取方法[10]、水体密度指数特征提取方法等[11]。如何将空间特征和光谱特征有效结合成为改进该方法的热点[12]。Jiang等[13]提出了一种利用空间和光谱特征来导出距离加权正则化项的闭式解,有效提高了分类精度。Li等[14]提出了一种采用局部二进制模式(local binary patterns,LBP)及Gabor滤波来提取HSI空谱特征的方法,效果明显。Pan等[15]构建了层次引导过滤器(hierarchical guidance filtering,HiFi)和光谱角矩阵距离集合模型,综合不同尺度光谱特征和空间特征,实现很好的泛化性能。Zhou等[16]提出空间光谱网络(spectral-spatial networks,SSN)的深度学习方法,通过在光谱特征和空间特征之间深度学习有用特征,效果显著。当前,双边滤波(bilateral filtering,BF)[17]应用于HSI空谱特征提取中的有效性已得到证明[18]。如Kang等[19]使用引导滤波和BF两种边缘保持滤波(edge-preserving filtering,EPF)有效提取HSI空谱特征;Chen等[20]通过超图像分割将HSI分割成许多同质区域,然后利用BF对其分别进行过滤,提高图像特征提取质量。

    上述研究证实了BF在空谱特征提取中是有效的。然而,非结构相似像素如果空间距离近,将会被分配较大权重,从而降低加权限制效果。因此,本文提出分类选优的双边滤波算法(classified optimization bilateral filtering,COBF),确保新的相邻像素集中用于加权平均的相邻像素尽可能相似,提高BF的特征提取效果。

    • BF是通过空间和像素值距离对相邻像素集内像素进行加权平均,从而降低非结构相似像素对目标像素的影响[17],如图 1所示。具体如下:

      图  1  BF相邻像素集的相邻像素权重影响示意图

      Figure 1.  A Schematic Diagram of Adjacent Pixel Weight Influence of Adjacent Pixel Set in BF

      $${O_s} = \frac{1}{{{Z_s}}}\sum\limits_{t \in {N_s}} {{\omega _{s, t}}{I_t}} $$ (1)
      $${\omega _{s, t}} = {G_{{\delta _\alpha }}}(\left\| {s - t} \right\|){G_{{\delta _\gamma }}}(\left\| {{I_s} - {I_t}} \right\|)$$ (2)
      $${Z_s} = \sum\limits_{t \in {N_s}} {{G_{\delta \alpha }}(\left\| {s - t} \right\|){G_{{\delta _\gamma }}}(\left\| {{I_s} - {I_t}} \right\|)} $$ (3)

      式中,ωs, t是任意像素t的权重;s是目标像素的位置;t是任意像素的位置;IsIt分别是st的像素值;δαδγ分别表示滤波半径和滤波模糊度;Ns是(2δα+1)×(2δα+1)的相邻像素集大小;${{G_{\delta \alpha }}(\left\| {s - t} \right\|)}$是空间距离函数;${{G_{{\delta _\gamma }}}(\left\| {{I_s} - {I_t}} \right\|)}$是像素值距离函数,均使用高斯递减函数来定义:

      $${G_{\delta \alpha }}(\left\| {s - t} \right\|) = \exp (\frac{{ - {{\left\| {s - t} \right\|}^2}}}{{2{\delta _\alpha }^2}})$$ (4)
      $${G_{{\delta _\gamma }}}(\left\| {{I_s} - {I_t}} \right\|) = \exp (\frac{{ - {{\left\| {{I_s} - {I_t}} \right\|}^2}}}{{2{\delta _\gamma }^2}})$$ (5)

      图 1及式(1)~(5)可以看出,空间距离${\left\| {s - t} \right\|}$很小并且像素值距离${\left\| {{I_s} - {I_t}} \right\|}$很小时,输出值受影响非常大。换而言之,空间距离很大的非结构相似像素输出值受影响非常小。

    • 图 2所示,BF对相邻像素集内所有相邻像素进行加权平均,将会对非结构相似像素(黄色部分)分配权重,而非结构相似像素空间距离越近,权重所占的比例越大,将降低对非结构相似像素的限制效果。图 2中蓝色表示结构相似像素。

      图  2  BF算法示意图

      Figure 2.  Schematic Diagram of BF Algorithm

      为了提高相邻像素集内非结构相似像素的限制效果,本文提出COBF算法,即在相邻像素集内将相邻像素进行分类选优,选取结构相似的像素生成新的相邻像素集,在新的相邻像素集内进行加权平均。步骤如下:

      首先,在相邻像素集内,计算所有相邻像素与目标像素的像素值距离平均值:

      $${Y_s} = \frac{1}{{(2{\delta _\alpha } + 1) \times (2{\delta _\alpha } + 1)}}\sum\limits_{t \in {N_s}} {{\rm dist}({I_s} - {I_t})} $$ (6)

      式中,Ys是相邻像素集内所有相邻像素与目标像素的像素值距离平均值;Ns是相邻像素集;dist(Is-It)是相邻像素集内目标像素s与任意像素t的像素值距离;其他值含义同前。

      然后,通过分类选优,选择dist(Is-It)≤Ys的像素生成一个新的相邻像素集N's:

      $$ N_S' = \left\{ \begin{array}{l} 1,{\rm dist}({I_s} - {I_t}) \le {Y_s}\\ 0,{\rm dist}({I_s} - {I_t})>{Y_s} \end{array} \right. $$ (7)

      则COBF算法为:

      $$O{'_s} = \frac{1}{{{Z_s}}}\sum\limits_{t' \in N{'_s}} {{\omega _{s, t'}}{I_{t'}}} $$ (8)
      $$\omega {'_{s, t'}} = {G_{{\delta _\alpha }}}(\left\| {s - t'} \right\|){G_{{\delta _\gamma }}}(\left\| {{I_s} - {I_{t'}}} \right\|)$$ (9)
      $${Z_s} = \sum\limits_{t \in N{'_s}} {{G_{\delta \alpha }}(\left\| {s - t'} \right\|){G_{{\delta _\gamma }}}(\left\| {{I_s} - {I_{t'}}} \right\|)}$$ (10)

      COBF算法如图 3所示,结构相似像素(蓝色部分)保留在$N_S'$内,非结构相似像素(黄色部分)的重有效降低,提高了结构相似像素对输出值的影响。

      图  3  COBF算法示意图

      Figure 3.  Schematic Diagram of COBF Algorithm

    • COBF提取HSI空谱特征的具体过程如下:

      首先用主成分分析(principal component analysis,PCA)对HSI进行降维处理,然后使用COBF对降维后的HSI进行过滤。

      输入为HSI I=(I1, I2∙∙∙In)∈Rd×n, 其中d是维数, n是像素的数量, δαδγ分别是滤波半径和模糊度。输出为O'=(O'1, O'2∙∙∙O'n)∈Rk×n

      算法过程如下:①使用PCA对I进行降维处理得到I'=(I'1, I'2∙∙∙I'n)∈Rk×n;②在k个主成分中的第i个PCA特征成分中,用式(6)计算Ns内目标像素s和所有相邻像素t之间的像素值距离平均值Ys;③用式(7)在Ns内选择像素值距离≤Ys的像素,生成新的N's;④用式(9)计算像素t的权值;⑤用式(8)计算像素s通过COBF滤波器操作输出的像素值O's;⑥重复步骤②~⑤,对第i帧的PCA成分每一个像素进行COBF操作;⑦重复步骤②~⑥,对得到的k个PCA特征成分中每一个PCA成分进行过滤;⑧输出空谱特征O'=(O'1, O'2∙∙∙O'n)∈Rk×n

    • 为了验证COBF空算法的有效性,本文使用SVM对COBF空谱特征进行分类(COBF-SVM),并和SVM[21]、BF-SVM[17]、EPF-SVM[19]、LBP-SVM[14]、HiFi[15]和SSN[16]等方法对比。其中SVM在LIBSVM[22]中实现,并进行5次交叉验证,其他方法的参数设置见各文献。

    • 本文使用Indian Pines、Salinas和PaviaU 3组HSI进行实验。Indian Pines是利用AVIRIS传感器获取的位于Indian西北部松树场的HSI,图的大小是145×145像素,空间分辨率是20 m,含224个通道,由于水汽吸收移除24个通道,剩余200个通道。Salinas是利用AVIRIS传感器获取的美国加州Salinas山谷的HIS,图的大小是512×217像素,空间分辨率是3.7 m,含224个通道,移除24个通道,剩余200个通道。PaviaU是利用ROSIS传感器获取的Pavia大学周围地区的HSI,图的大小是610×340像素,空间分辨率是1.3 m,含115个通道,移除12个通道,剩余103个通道。为保证实验的客观性,在3个HSI中每类随机抽取10个训练样本,剩余样本用作测试样本,如表 1, 2, 3第2、第3列所示,重复实验10次,以平均值作为结果。为了检验算法的稳定性,从3个HSI中随机抽取10~50个样本作为训练样本,剩余样本作为测试样本,如表 4所示。表 1, 2, 3, 4中OA(overall accuracy)表示总体精度。

      表 1  不同算法在Indian Pines的分类精度

      Table 1.  Classification Accuracy of Indian Pines by Different Algorithms

      类别 训练样本/个 测试样本/个 SVM/% BFSVM/% EPFSVM/% LBPSVM/% HiFi/% SSN/% COBFSVM/%
      苜蓿草地 10 36 24.3 60.3 73.5 46.3 100 97.7 52.9
      未耕玉米地 10 1 418 48.7 53.5 57.1 73.8 80.3 63.6 80.0
      玉米幼苗 10 820 36.1 52.1 45.2 61.4 62.8 77.2 82.6
      玉米 10 227 14.8 36.9 21.9 75.5 95.6 91.1 71.3
      修剪过的草地/牧场 10 473 85.6 68.3 96.6 85.8 86.7 93.0 77.5
      草地/树林 10 720 86.2 94.6 85.2 72.3 98.6 97.3 97.2
      草地/牧场 10 18 23.7 85.7 51.4 21.3 94.4 100 25.7
      干草地/料堆 10 468 97.2 98.7 100 100 98.1 100 98.9
      燕麦 10 10 13.3 20.4 55.6 18.5 100 100 27.0
      未耕大豆地 10 962 58.9 66.0 70.1 84.9 86.9 90.7 65.7
      大豆幼苗 10 2 445 75.9 72.1 94.4 95.8 71.5 73.6 89.7
      整理过的大豆 10 583 32.8 54.8 55.6 95.5 92.3 68.7 82.8
      小麦 10 195 73.0 96.3 89.8 59.3 99.0 99.0 88.6
      木柴 10 1 255 98.3 92.2 99.8 93.3 89.3 84.2 98.5
      建筑 10 376 33.0 58.5 43.7 85.1 94.4 100 74.6
      石/钢塔 10 83 69.7 98.7 79.0 79.6 100 100 96.5
      OA/% 57.4 68.0 69.3 80.5 81.1 81.2 83.8

      表 2  不同算法在Salinas的分类精度

      Table 2.  Classification Accuracy of Salinas by Different Algorithms

      类别 训练样本/个 测试样本/个 SVM/% BFSVM/% EPFSVM/% LBPSVM/% HiFi/% SSN/% COBFSVM/%
      椰菜绿野草1 10 1 999 99.8 95.4 100 97.6 99.3 99.3 100
      椰菜绿野草2 10 3 716 98.1 99.9 100 98.1 99.3 99.9 100
      休耕地 10 1 966 86.8 87.5 91.7 95.7 93.8 100 99.6
      粗糙的休耕地 10 1 384 96.9 90.9 97.6 64.0 93.4 98.0 97.3
      平滑的休耕地 10 2 668 94.4 99.7 99.9 88.5 97.7 97.6 99.3
      残株 10 3 949 100 100 100 85.8 99.6 100 100
      芹菜 10 3 569 99.2 97.9 99.6 90.6 92.8 99.9 99.9
      未结果实的葡萄地 10 11 261 67.3 84.8 73.4 90.0 61.1 80.5 97.5
      正在开发的葡萄园 10 6 193 99.3 98.0 99.5 97.3 100 99.9 100
      开始衰老的玉米地 10 3 268 81.9 84.5 87.4 96.2 85.8 96.3 99.8
      长叶莴苣4wk 10 1 058 86.2 92.7 93.9 97.8 97.1 100 98.3
      长叶莴苣5wk 10 1 917 96.7 99.7 99.9 97.2 97.9 100 91.5
      长叶莴苣6wk 10 906 89.9 93.4 96.3 92.2 99.1 99.8 90.7
      长叶莴苣7wk 10 1 060 90.6 93.0 99.4 82.0 89.0 99.0 94.9
      未开发的酒庄 10 7 258 47.5 69.6 59.6 74.5 77.2 77.6 82.1
      酒庄小路 10 1 797 84.3 98.7 100 97.6 99.1 99.9 100
      OA/% 82.6 89.4 87.7 89.7 86.5 92.6 96.0

      表 3  不同算法在PaviaU的分类精度

      Table 3.  Classification Accuracy of PaviaU by Different Algorithms

      类别 训练样本/个 测试样本/个 SVM/% BFSVM/% EPFSVM/% LBPSVM/% HiFi/% SSN/% COBFSVM/%
      柏油马路 10 18 639 89.6 91.4 93.4 86.8 83.2 87.1 82.7
      草地 10 2 089 87.8 87.2 86.1 96.7 76.7 86.8 97.6
      砖块砂砾 10 3 054 50.8 76.9 52.1 67.7 81.4 89.1 74.8
      树木 10 1 335 49.9 66.5 97.0 29.5 89.3 92.0 93.9
      金属板 10 5 019 90.9 99.9 100 86.3 99.0 100 100
      裸土 10 1 320 42.9 44.7 28.7 68.7 91.5 98.7 99.0
      沥青屋顶 10 3 672 44.3 61.0 70.4 98.2 99.5 97.5 80.5
      砖块 10 937 65.1 84.0 83.5 56.2 89.3 86.2 79.0
      阴影 10 180 99.7 100 99.0 28.2 100 97.9 65.5
      OA/% 67.0 76.4 73.8 70.4 81.8 89.4 90.6

      表 4  不同数量训练样本在3个HSI的OA/%

      Table 4.  OA of Different Training Samples in Three HSIs/%

      方法 Indian Pines Salinas PaviaU
      10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50
      SVM 57.4 66.3 73.3 75.9 78.7 82.6 85.0 86.4 86.2 87.7 67.0 75.7 79.0 82.3 83.8
      BF-SVM 68.0 79.6 85.0 87.4 90.2 89.4 92.8 93.7 94.0 95.0 76.4 88.1 89.4 92.4 93.9
      EPF-SVM 69.3 83.0 87.4 89.6 92.4 87.7 91.4 92.7 92.7 94.2 73.8 87.0 89.0 92.2 93.6
      LBP-SVM 80.5 88.7 92.0 94.9 95.6 89.7 94.0 96.2 96.9 97.9 70.4 81.8 85.8 89.4 90.3
      HiFi 81.1 89.8 91.7 93.6 93.4 86.5 90.5 92.1 92.7 93.6 81.8 88.5 88.6 90.2 90.9
      SSN 81.2 90.4 92.5 94.2 95.8 92.6 95.6 96.7 97.7 98.3 89.4 94.5 96.5 96.8 97.6
      COBF-SVM 83.8 91.9 94.3 95.5 96.6 96.0 97.6 98.0 98.9 99.2 90.6 95.4 96.8 97.8 98.8
    • COBF-SVM需要设置kδαδγ 3个参数。如图 4所示,在PaviaU中随机抽取每类20个训练样本进行实验,分析3个参数的变化对OA的影响。当分析k时,δαδγ分别固定为20和0.08。同理分析δαδγ,得出结论如下:k=30时OA可达到理想的结果,当k < 30, 光谱信息丢失过多,当k>30, 冗余光谱信息过多;δα=20时分类效果最好,当δα>20, 无用空间信息被过度获取,当δα < 20,有用空间信息被过度忽略;δγ=0.08时分类精度最高,当δγ < 0.08,滤波不够平滑,当δγ>0.08,滤波过于平滑。因此,COBF算法的实验参数可设为:k=30, δα=20, δγ=0.08。

      图  4  参数kδαδγ对OA的影响

      Figure 4.  Influence of Parameters k, δα and δγ on OA

    • 表 1, 2, 3中可看出,在BF基础上改进的COBF算法成效显著。COBF-SVM的OA最高,在Indian Pines、Salinas和PaviaU中比BF-SVM的OA分别高15.8%、6.6%和14.2%,同时比EPF-SVM的OA分别高14.5%、8.3%和16.8%。和LBP-SVM、HiFi和SSN相比,COBF-SVM在Indian Pines中的OA分别高3.3%、2.7%和2.6%,在Salinas中分别高6.3%、9.5%和3.4%,在PaviaU中分别高20.2%、8.8%和1.2%。

      表 4中COBF-SVM显示出较强的鲁棒性。当训练样本从每类抽取10增至50时,OA也随之提高,且和其他分类方法相比,COBF-SVM的OA均最高,至少超出0.3%,尤其是当OA达到96%之后。当PaviaU图中训练样本数量只有10时,OA精度已达90.6%,在Salinas图中甚至达到96%。这种利用极少样本就能得到识别率的方法在现实中具有非常重要的实用价值。

      表 5显示了本文算法和各对比算法的计算复杂性。实验所用的计算机软硬件配置为RAM(4 GB)、CPU(Intel Core (TM) i5-4210U)和MATLAB软件。COBF特征的提取是在每个选定的波段上独立执行的,这意味着特征提取过程可以并行。因此,可以进一步提高特征提取的速度。

      表 5  3个HSI的执行时间/s

      Table 5.  Execution Time of Three HSIs/s

      方法 Indian Pines Salinas PaviaU
      SVM 18.50 23.88 8.40
      BF-SVM 18.67 29.93 20.5
      EPF-SVM 18.25 23.58 24.42
      LBP-SVM 243.62 658.63 1380.42
      HiFi 666.41 1 689.52 15 98.98
      SSN 246.87 1 374.3 2 750.15
      COBF-SVM 134.54 1 360.01 1 705.51
    • 本文提出了一种COBF特征提取方法,从相邻像素集内选择类别结构最相似的像素组成新的相邻像素集,确保新的相邻像素集中用于加权平均的相邻像素尽可能相似,从而提高HSI特征提取效果。实验表明,COBF-SVM对3个HSI进行分类,当每类随机抽取训练样本数量仅为10时,Indian Pines、Salinas和PaviaU 3个HSIs的OA分别达到83.8%、96.0%和90.6%的高精度。

参考文献 (22)

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