高光譜圖像目標檢測方法研究.pdf

1、高光譜遙感圖像包含空間維和光譜維的三維信息，具有光譜分辨率高，圖譜合一的特性。豐富的光譜信息和“三維一體”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為分辨不同地物種類，探測異常目標提供了極大便利，使得基于高光譜圖像的目標檢測技術(shù)應用范圍越來越廣泛，相關(guān)算法的研究也一直是遙感影像處理的熱點。異常檢測算法不需要目標的先驗知識，在未知目標的探測方面具有獨特優(yōu)勢，是高光譜遙感圖像目標檢測算法的主要研究方向。研究高光譜遙感圖像目標檢測算法，能夠拓展高光譜遙感圖像處理方法，挖掘

2、高光譜數(shù)據(jù)的豐富信息，在缺少目標先驗信息的條件下，提高目標檢測效果，具有理論和實用的雙重價值。
　　現(xiàn)有高光譜目標檢測算法主要利用高光譜圖像的光譜維信息，將光譜異常性強的像元檢測為目標。投影變換主要集中在光譜維，對圖像中包含的空間維信息利用不充分。本文在利用目標光譜特性的基礎上，結(jié)合目標物鄰域的空間特性，對高光譜圖像目標檢測算法進行了探索研究，主要完成了以下工作：
　　(1)提出了一種基于局部線性擬合的目標檢測算法。該算法通

3、過局部窗口中像元聚類的方法，標記場景中的背景像元，以線性擬合殘差度量像元的異常性，將擬合殘差大的像元檢測為異常目標。該算法基于光譜線性混合模型，根據(jù)背景的大概率性確定背景像元的屬性，將難以被背景像元光譜線性擬合的像元檢測為目標，不需要假設圖像中背景的分布模型，克服了傳統(tǒng)算法中因模型假設不合理，檢測性能降低的不足。
　　(2)提出了一種基于背景分割的目標檢測算法。該算法利用背景分布的連續(xù)性，通過光譜區(qū)域生長的方法，分割出場景中的主要

4、地物背景。根據(jù)像元與各類背景的空間拓撲關(guān)系，確定像元的鄰域背景，將鄰域背景擬合殘差大的像元判定為目標像元。經(jīng)實驗驗證，該算法能夠在較低虛警下，檢測出圖像中的異常目標。
　　(3)設計了一種高光譜遙感圖像下艦船目標的檢測方案。該方案利用水體與陸地波段在近紅外波段的不同反射特性，通過閾值分割，提取出場景中的海水區(qū)域，檢測海域中的異常像元，得到艦船目標檢測結(jié)果。此外，將基于背景分割的目標檢測算法應用于艦船目標探測，不需預先提取海域，簡化