高光譜圖像中蘊含豐富的空間和光譜信息,在目標檢測領(lǐng)域具有巨大的優(yōu)勢,這激發(fā)了高光譜圖像目標檢測技術(shù)研究和快速發(fā)展,采用高光譜圖像進行目標檢測的優(yōu)勢有:數(shù)據(jù)的波段數(shù)目較多,光譜特征更加豐富詳細,檢測、識別的能力較高,而且可以區(qū)分地物間的細微差異;可以有效提取各地物的輻射特性參量,極大地增加了對目標地物定量分析的成功率。但是也存在光譜不確定、信息冗余增加等問題。本文主要針對高光譜圖像目標檢測中的相關(guān)問題進行展開,論文的主要工作和成果如下:（1）介紹并分析現(xiàn)有的代表性遙感圖像目標檢測方法。根據(jù)高光譜圖像的特點,介紹了高光譜圖像目標檢測的相關(guān)概念;主要介紹了四種遙感圖像目標檢測方法,對此四種方法進行闡述并進行優(yōu)缺點分析。（2）介紹并分析了高光譜數(shù)據(jù)的三種模型,總結(jié)了高光譜目標檢測的一般過程,并對經(jīng)典的基于概率統(tǒng)計模型和基于子空間模型的幾種算法進行了學習與比較。（3）將稀疏表示和傳統(tǒng)目標檢測算法相結(jié)合,提出基于稀疏表示系數(shù)的高光譜圖像目標檢測算法。假設(shè)光譜數(shù)據(jù)服從某種概率地分布在一個多維空間上,利用樣本對分布中的統(tǒng)計量進行合理估計并進行相關(guān)分析。借助傳統(tǒng)的基于概率表示模型的目標檢測算法的架構(gòu),實... 

【文章來源】：山東科技大學山東省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Hsl目標檢測技術(shù)在不同波段的應(yīng)用Fig.l.ZApplicationofHSlta屯etde比clionteclmologyindifferentbands

線性光譜混合模型描述的是在不考慮物質(zhì)之間對光的相互作用下，物質(zhì)對??光的反射作用，此模型將反射面看成是地物成規(guī)則混合的并且是平整的，而當??成像光譜儀的分辨率較低時，通常會形成混合像元。圖２．１描述了線性光譜混合??過程，ｍ丨，ｍ２和ｍ３為地面上的三種物質(zhì)，ａ丨，ａ２和ａ３為三種物質(zhì)所占區(qū)域的??比例，當太陽光照射在三種物質(zhì)上時，物質(zhì)對太陽光進行反射，并且反射光互??不干擾，由于太陽光是平行的，當太陽光被平整的面反射時會形成平行的反射??光，從而平行的進入成像光譜儀的傳感器來形成一個混合像素點，混合現(xiàn)象發(fā)??生在傳感器中，少＝＜３１＞＜？７１＋＜３２乂》７２＋〇３＼／？３是各個光譜特征的線性疊加，也被??稱為混合像元的反射率。????ｒａｄｉａｎｃｅ?＾ｉｍｌ??ｓｕｎｌｉｇｈｔ?ｓｅｎｓｏｒ??ｐ?ｍｍ?ｍ?－?？?ｊｈ?ｙ?＝??Ｉ?１Ｉ?１?廣??ａｉ?〇２?－Ｉ?？??０．３?Ａ（／ｚｍ）?２．５??圖２．１線性光譜混合原理??Ｆｉｇ．２．１?Ｌｉｎｅａｒ?ｓｐｅｃｔｒｕｍ?ｍｉｘｉｎｇ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ??線性混合模型因其簡單高效的特點被廣泛研宄、應(yīng)用。其主要思想為像素??的光譜值為像素內(nèi)包含的不同地物的光譜值在對應(yīng)波段上的加權(quán)結(jié)果，是不同??地物線性綜合作用的反映：??Ｍ??ｘ?＝?Ｙ．ａ－ｓ＜＋￡?式（２．１）??／＝１??其中

?高光譜目標檢測理論??識的目標檢測方法、基于圖像分析的目標檢測方法（見圖２．３）。??光學遙感圖像目標檢測??基于模ｋ匹配￣｜?｜?基于＾識?｜?｜基于對象影像分析??”?ｖ?ｖ??＾?、?／Ｔ?－?＾?ｆ：?—■?－??剛性模板匹配?幾何信息?圖像分割??１可形變模板匹配?￣上下文信息＾｜?分類??ｖＬ?—?ｊ）?ｖ?－?ｙ?ｖ?—?—?ｙ??圖２．３傳統(tǒng)目標檢測方法示意圖??Ｆｉｇ．２．３?Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ?ｔａｒｇｅｔ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ??２．３．１．１基于模板匹配的目標檢測方法??出現(xiàn)最早且思路最簡單的檢測技術(shù)就是基于模板匹配的目標檢測方法，模??板匹配的目標檢測主要思想是，首先要根據(jù)有特定外形的目標來生成模板，然??后用模板與候選區(qū)域進行匹配，最后再根據(jù)模板與相似區(qū)域的相似度來判斷候??選區(qū)域是否屬于目標。這類方法的流程圖如圖２．４所示，通常包括兩個主要步驟：??（１）模板生成．？通過手工標記或者從訓練集中學習的方式生成一個針對待檢測??目標的模板Ｔ。（２）相似度估計：用模板Ｔ與給定圖像中的候選區(qū)域進行匹配，??然后測量候選區(qū)域與模板之間的相似性，從而確定各個候選區(qū)域所屬哪個的類??別�；谀０迤ヅ涞哪繕藱z測方法分為兩類，分別為基于剛性模板匹配的目標??檢測方法和基于可形變模板匹配的目標檢測方法

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3598912