本文選題：波段選擇　切入點：高光譜圖像　出處：《電子學報》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著高光譜成像技術的發(fā)展,日益提高的光譜分辨率在提高目標檢測和識別能力的同時,其較高的數據維度和較大的數據量也為數據分析和處理帶來了很大的挑戰(zhàn).波段選擇作為一種有效提高處理效率的技術受到廣泛關注,但卻鮮有專門針對目標檢測設計的方法.針對上述問題,本文在分析約束能量最小化(CEM)檢測算法特點的基礎上,提出了一種面向目標檢測,基于稀疏表示的波段選擇方法.該方法首先基于數據的對稱KL散度分布情況,將原始高光譜數據劃分為若干波段子空間.然后在各子空間內稀疏重構檢測結果,利用選擇波段與稀疏向量非零項的一一對應關系,通過求解最優(yōu)化問題實現波段選擇.實驗結果驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:With the development of hyperspectral imaging technology, the increasing spectral resolution improves the ability of target detection and recognition at the same time, Its high data dimension and large amount of data also bring great challenges to data analysis and processing. However, there are few methods specifically designed for target detection. In view of the above problems, based on the analysis of the characteristics of constrained energy minimization (CEM) detection algorithm, a target oriented detection method is proposed. The method of band selection based on sparse representation is used to divide the original hyperspectral data into several band subspaces based on the symmetrical KL divergence distribution of the data. Then the detection results are sparse and reconstructed in each subspace. Using the one-to-one correspondence between the selection band and the sparse vector non-zero term, the band selection is realized by solving the optimization problem. The experimental results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61273275)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1587341