研究目的
提出一种基于移动最小二乘法（MLS）和对应RGB图像的非线性方法，用于以自然色彩可视化高光谱图像（HSI），旨在保留HSI的非线性结构并便于人工判读。
研究成果
基于移动最小二乘法(MLS)的提出的方法能有效以自然色彩可视化高光谱图像，同时保留非线性结构及人类分析所需的必要视觉信息，且匹配像素可复用于同传感器获取的其他高光谱图像。
[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 基于移动最小二乘法的高光谱图像可视化
DOI：10.1109/icpr.2018.8546018
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:45:40
摘要：
在真彩色显示器上展示高光谱图像（HSI）的大量波段一直是研究热点。可视化图像应尽可能传递原始数据信息并便于判读。现有方法多采用与人类经验认知相悖的伪彩色显示。本文提出一种非线性方法，通过利用对应的RGB图像实现输入HSI的自然色可视化。该方法基于移动最小二乘法（MLS）——一种通过控制点集重建曲面的插值方案（本研究中控制点集指HSI与对应RGB图像的匹配像素）。基于MLS，本方法为每个光谱特征求解独特变换以保留HSI的非线性结构。一对HSI与RGB图像的匹配像素可复用于其他同传感器采集HSI的自然色显示。实验表明，本方法输出图像不仅具有自然色彩，还保持了人类分析所需的视觉信息。
作者：
Danping Liao，Siyu Chen，Yuntao Qian
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