12、图结构在高光谱图像分割中的应用

图结构在高光谱图像分割中的应用

1. 引言

高光谱成像技术因其在可见光和近红外光谱范围内提供精细采样的能力，已成为一种有前途的光学图像获取方式。高光谱数据以三维图像表示，包含两个空间维度和一个光谱维度。每个图像像素对应于在该像素捕获的数百个光谱波段的高维向量，称为光谱。这种增加的光谱信息可以促进更锐利的图像分析，特别是在高光谱图像（HSI）分割方面。

HSI分割的目标是将图像划分为一组具有相同属性和特征的区域，这可以作为许多应用（如分类）的预处理步骤。基于图的算法在高光谱图像分割问题中已成为一种成熟的工具。本文将详细介绍如何利用图结构（特别是结合局部二值模式和光谱信息）来改进高光谱图像的分割效果。

2. 图结构的重要性

在高光谱图像分割中，构建一个高度区分性的图对分割质量有重要影响。图结构能够捕捉图像中的局部和全局特征，从而提高分割的准确性。图中的节点表示图像中的像素或超像素，边表示这些节点之间的关系。通过合理的图构建方法，可以更好地描述图像的内在结构，从而为后续的分割算法提供更可靠的基础。

2.1 图结构的优势

• 捕捉局部特征 ：图结构能够捕捉图像中局部区域的特征，这对于高光谱图像尤为重要，因为每个像素包含丰富的光谱信息。
• 增强全局一致性 ：通过图的边连接，可以增强图像中全局特征的一致性，使得分割结果更加连贯。
• 灵活性 ：图结构可以根据具体应用场景进行调整，例如通过不同的邻域定义来适应不同类型的数据。

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