1、高光譜圖像（Hyperspectral Images，HSI）是遙感技術應用發(fā)展的一個大趨勢，有關研究已經(jīng)受到各國學者的重視，也已廣泛地應用在各個領域之中，因此，對HSI的應用效果的要求也越來越嚴格?？梢暬夹g作為數(shù)據(jù)與觀察者之間信息的橋梁對高光譜圖像的應用和發(fā)展起到了關鍵的作用。高光譜圖像彩色可視化技術是一種對高光譜圖像的直觀呈現(xiàn)方法，它基于人類視覺特性，利用彩色空間表述圖像中所含有的豐富的空間及光譜信息，能夠使觀察者更加清楚且準確地

2、理解和處理相關的有用信息。這種將抽象的數(shù)據(jù)信息轉化為具象的圖像信息的可視化方法對于科學決策和信息利用意義重大。
　　首先，本課題從高光譜圖像可視化的研究背景與現(xiàn)狀出發(fā)，介紹高光譜圖像的特點及常用顯示方法，并對現(xiàn)有的可視化方法及標準進行整理及分類，將以往對于高光譜圖像研究中較為零散的理論體系進行統(tǒng)一，同時對幾種較為常用的評價標準進行總結。隨后，本課題討論幾種常用高光譜圖像分析方法，提出一種低復雜度的距離測算方法并將其應用至解混技術。

3、該方法基于LSMM幾何求解原理，解決已有的幾何算法高復雜度的弊端。
　　然后，在現(xiàn)有高光譜圖像分析方法基礎上，根據(jù)面向數(shù)據(jù)的特性，高光譜圖像可視化技術可分為兩類，分別為面向像元分析結果的可視化方法和面向原圖像的可視化方法。本課題中這兩類可視化方法主要研究內(nèi)容如下：
　　其一，面向像元分析結果的彩色可視化方法。這類方法是先利用高光譜像元分析方法對原高光譜圖像進行處理及分析，隨后對其分析結果進行顯示的可視化方法。根據(jù)分析方法的不

4、同，該類別可分為兩種情況，即基于硬分類結果的數(shù)據(jù)可視化方法和基于軟分類結果的數(shù)據(jù)可視化方法。根據(jù)高光譜圖像硬分類結果的數(shù)據(jù)特性，本課題提出一種基于類別空間相關性的自動色彩分配方法，其輸出圖像更著重于對地物類別之間的類間可分性進行顯示。而基于軟分類結果，本課題提出一種具有距離保持特性的高光譜圖像可視化方法。該方法基于光譜線性混合模型以及彩色空間線性混合模型，同時遵循人類視覺特性，能夠保證不同類別和同類別混合像元之間都具有較好的視覺辨識度。

5、此外，對于一些特殊像元分析方法，也可基于以上兩種方法，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析方法的特性對可視化方法進行相應調整，例如基于稀疏表示的高光譜圖像可視化方法。
　　其二，面向原高光譜圖像的彩色可視化方法。這類方法是利用不同的數(shù)據(jù)分析或處理方法，在對原高光譜圖像進行處理的同時對圖像進行顯示。在該類別中，本課題先后提出了三種可視化方法。方法一，一種彩色動態(tài)高光譜圖像可視化方法，該方法基于CMF方法并利用動態(tài)顏色表達地物以使輸出圖像具有較強的視覺感

6、官的效果。該方法不僅計算簡便且滿足實時性要求，還能保留真彩色圖像的特性。方法二，針對擁有多幅圖像的單模態(tài)和多模態(tài)圖像，本課題提出一種適用于HSI的交互式彩色可視化方法。該方法利用交互式平臺將多幅圖像進行融合以便輸出更多的有用信息，能夠在同一界面中靜態(tài)或動態(tài)地彩色顯示高光譜圖像，以實現(xiàn)對HSI進行有目的的信息挖掘。方法三，本課題還設計一種面向類別的彩色可視化方法，該方法以流形算法為基礎并結合人類視覺感官特性，利用監(jiān)督信息，完成對HS I的

7、可視化。該方法生成的圖像在充分利用監(jiān)督信息的同時，同類別的像元之間也具有較好的距離保持特性。
　　最后，為滿足如今日益精確和嚴格的顯示及應用要求，使輸出的圖像能夠同時顯示物體的空間信息和光譜信息，一種高光譜圖像多級彩色顯示方法被提出。本課題首先利用視覺注意模型對原圖像地物進行優(yōu)先性分級，然后根據(jù)獲得的不同優(yōu)先度確定所屬區(qū)域的處理方法，進而根據(jù)需要利用前文所述的一種或多種可視化方法，通過多層顯示策略在地物的三個級別，即宏觀、局部和微