高光譜圖像的空間分辨率普遍較低,導(dǎo)致混合像元大量存在,為目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了一定困難。為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè),提出了一種去端元的目標(biāo)檢測(cè)方法。在光譜解混技術(shù)的基礎(chǔ)上,建立了復(fù)雜背景下的光譜混合模型并加以改進(jìn),采用多次去端元的方法,取得了簡(jiǎn)化背景之后的高光譜圖像。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的RX目標(biāo)檢測(cè)算法相比,所提出的算法能夠顯著提升目標(biāo)檢測(cè)效果。在實(shí)際的軍事運(yùn)用中,為大尺幅圖像的目標(biāo)識(shí)別和揭露偽裝提供了思路。 

【文章來(lái)源】：激光技術(shù). 2020,44(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
引 言
1 混合模型的建立
    1.1 復(fù)雜背景下的光譜混合模型
    1.2 遮掩情況的模型改進(jìn)
2 實(shí)驗(yàn)方法及步驟
    2.1 提取端元
    2.2 豐度反演
    2.3 去除端元
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    3.2 端元去除及圖像恢復(fù)
    3.3 多次去端元及結(jié)果分析
4 目標(biāo)檢測(cè)效果評(píng)價(jià)
    4.1 去端元效果評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.2 目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3491947