紅外超光譜圖像的虛擬探測器研究.pdf

1、高性能的探測設(shè)備需要提供更精細、包含更多數(shù)據(jù)量的目標信號特征值，為探測弱小目標以及偽裝目標提供技術(shù)支撐。超光譜信息具有高分辨率特點，這樣可以通過處理超光譜信息中目標信號的空間特征和光譜特征，以較高的可信度辨別和區(qū)分復(fù)雜背景下的弱小信號源。隨著數(shù)值仿真的迅速發(fā)展，虛擬設(shè)計作為一門新興的綜合技術(shù)學(xué)科逐步地應(yīng)用到航天科技應(yīng)用領(lǐng)域，可以大大減少研制開銷，并提高準確率，縮短開發(fā)周期。
　　本文研究了紅外波段8~12μm（即833~1250c

2、m）下的地物背景的仿真和場景中-1目標識別問題，主要研究內(nèi)容如下：
　　1．將紅外波段下的地物背景作為研究對象進行仿真計算，獲得超光譜遙感圖像，這其中包括自然地形以及地物場景的生成，地表的溫度模型求解以及大氣對輻射能量傳輸過程影響。
　　2．應(yīng)用熱流法求解輻射傳遞方程，獲得噴焰輻射特性數(shù)據(jù)，并將計算得到的目標輻射特性數(shù)據(jù)結(jié)果添加到背景中，獲得8~12μm波段地物目標的超光譜圖片。
　　3．通過計算目標與背景的各波段信號

3、相對比值，初步確定用于目標識別的波段，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對目標在紅外波段進行探測識別，找到了適用于8~12μm目標識別的最佳波段組合以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法LS_SVM。
　　4．針對用于紅外目標識別的部分連續(xù)超光譜圖片(80~106)進行相關(guān)性分析，計算圖片之間的相關(guān)信息熵。應(yīng)用圖像融合方法處理相關(guān)性強的超譜圖片，并對融合前后的圖片應(yīng)用LS_SVM進行識別訓(xùn)練。計算結(jié)果表明融合能夠提高目標的識別的準確程度，并達到數(shù)據(jù)壓縮的目的。