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解放军理工大学学报（自然科学版） 2016年第6期17卷 598-604页

作者：杜山山李姝颖曾朝阳解放军理工大学野战工程学院解放军66065部队

为研究背景不确定性对高光谱目标探测的影响,对比分析了不同背景复杂度高光谱图像的异常目标检测结果。为避免其他因素的干扰,对航空高光谱图像进行低通滤波处理,获得具有不同背景复杂度的高光谱系列图像,而后在图像中嵌入目标,得到背... 详细信息

为研究背景不确定性对高光谱目标探测的影响,对比分析了不同背景复杂度高光谱图像的异常目标检测结果。为避免其他因素的干扰,对航空高光谱图像进行低通滤波处理,获得具有不同背景复杂度的高光谱系列图像,而后在图像中嵌入目标,得到背景不确定性不同而目标相同的系列高光谱图像。用异常检测算法对得到的图像进行目标检测,结果表明:(1)背景不确定性越低,异常目标被探测到的可能性越大;(2)混合像元的存在有利于降低目标的显著性,并使得探测结果的不确定性增加;(3)当空间分辨率的尺度大于2倍目标尺度时,即便背景不确定性很小,由于目标背景的光谱混合,目标检测结果也变得完全不确定。

关键词：不确定性高光谱背景滤波异常目标探测

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联合空间与光谱信息的高光谱异常目标探测算法研究

联合空间与光谱信息的高光谱异常目标探测算法研究

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作者：杜慧婷中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

高光谱遥感将成像技术与光谱技术相结合,能够为对地观测任务提供更加丰富的信息。目前主流的异常探测方法仍以光谱差异为核心依据,不能完整挖掘高光谱图像蕴含的信息,因此本文开展联合空间与光谱信息的高光谱图像异常探测算法研究。本... 详细信息

高光谱遥感将成像技术与光谱技术相结合,能够为对地观测任务提供更加丰富的信息。目前主流的异常探测方法仍以光谱差异为核心依据,不能完整挖掘高光谱图像蕴含的信息,因此本文开展联合空间与光谱信息的高光谱图像异常探测算法研究。本文从研究高光谱数据相邻波段及像素之间的相关性入手,分析传统高光谱图像表示方式存在的问题,论证了进行光谱维数据压缩、联合空谱信息及引入张量理论的必要性。本文的主要研究内容如下:(1)针对基于局部窗口的异常探测算法将全局非异常边缘信息误判为局部异常的问题,本文提出一种基于线状背景去除的局部异常探测算法。首先进行主成分分析,对提取出的各主分量分别进行边缘检测,取各主分量边缘检测算子最大值作为最终的图像边缘;然后,利用Hough变换从边缘图像中提取直线信息;最后,基于改进的方法对高光谱图像进行异常探测。在不同双窗大小下实现改进方法与原方法,对比实验表明改进后算法对窗口大小敏感度降低,有效地降低了局部虚警。(2)针对RX等经典异常探测算法对背景统计特性服从高斯分布的假设并不一直成立的问题,基于邻域加权估计残差图提高图像高斯性。算法利用邻域光谱信息加权估计中心像元,将估计图像与原图作差所得的残差图用于异常探测。经对比实验证实,改进后的方法较原方法明显改善了探测性能,且引入了邻域空间信息、提高了对高光谱数据的利用率。(3)针对高光谱图像常用数据表示方式存在的不足及背景估计时受目标及噪声污染的问题,提出了一种基于张量分解背景纯化的高光谱异常探测算法。算法首先用三阶张量表示待处理图像并对其进行全Tucker分解;然后,对分解后的三个方向因子分别进行主成分分析,用分解后各因子的次要部分及对应的子张量重构出异常噪声部分,通过循环求解使得异常与噪声部分的空谱联合异常度达到峰值的最优主成分组合;最后,得到剔除异常噪声部分的较为纯净的背景信息。经对比实验证实,改进后算法有效地降低了虚警率,增加了目标与背景的分离度。

关键词：高光谱影像异常目标探测空谱联合张量背景纯化

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一种基于纹理分割的遥感图像目标探测算法

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红外与毫米波学报 2006年第3期25卷 236-240页

作者：刘德连张建奇西安电子科技大学技术物理学院陕西西安710071

提出了一种基于纹理分割的遥感图像目标探测算法(TBAD).将一幅图像分割成一系列的纹理,进而分析像素值在纹理上的分布特性.假设背景像素值在各个不同的纹理上可以用高斯分布描述,则各个纹理上远离高斯分布的像素点便是可能的目标点.TBA... 详细信息

提出了一种基于纹理分割的遥感图像目标探测算法(TBAD).将一幅图像分割成一系列的纹理,进而分析像素值在纹理上的分布特性.假设背景像素值在各个不同的纹理上可以用高斯分布描述,则各个纹理上远离高斯分布的像素点便是可能的目标点.TBAD估计背景的统计特性是在分割以后的纹理上进行的,因此可以探测任意大小和形状的目标.试验结果进一步验证了算法不论对于扩展目标还是弱小目标都具有很好的探测性能.

关键词：遥感异常目标探测纹理分割高斯分布

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