【摘要】：隨著光譜檢測技術的應用越來越廣泛,涌現(xiàn)出多種光譜目標檢測算法。傳統(tǒng)的目標檢測算法,模型復雜,耗費時間長,造成檢測效率低。本文將視覺選擇性注意機制應用到多光譜目標檢測中,不僅達到優(yōu)秀的檢測效果,而且算法簡單、易于硬件實現(xiàn),有效地提高檢測效率。本文對三種經(jīng)典的頻率域顯著模型進行對比,分析三個模型的基礎理論,總結出頻率域的顯著目標特性,并論證了基于頻率域的顯著檢測不僅僅是純數(shù)學理論計算,而且符合人眼的選擇性注意機制。利用多尺度分析和形態(tài)學處理優(yōu)化PFT模型,提高了顯著目標檢測的精確性和完整性�；赑FT模型和四元數(shù),研究出一種有效的多光譜目標檢測模型,以兩個特征光譜區(qū)間的光譜波段圖分別構建兩個四元數(shù)圖像,并利用PCA融合兩個四元數(shù)圖像的顯著圖,精確地定位到目標,且對噪聲具有很好的魯棒性。由于頻率域模型只能提取全局顯著信息,結合局部空間域模型,研究出一種雙域雙特征的檢測算法,大量的實驗數(shù)據(jù)表明,本文算法在多光譜圖像和自然彩色圖像的有效性和魯棒性。上述算法分析和實驗結果表明,基于顯著性的多光譜目標檢測算法實現(xiàn)了復雜度與效果的平衡。利用AOTF和近紅外相機搭建多光譜成像系統(tǒng),以FPGA板為圖像處理核心,實現(xiàn)一種多光譜目標檢測系統(tǒng)。考慮到FPGA超強的并行處理能力和較差的信號運算性能,探索研究出一種基于哈達瑪變換的檢測算法,設計相應的硬件模塊,實現(xiàn)了實時高效的檢測效果。
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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2 岳江;張毅;徐杭威;柏連發(fā);;一種基于空間一致性降元的高光譜圖像非監(jiān)督分類[J];光譜學與光譜分析;2012年07期

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本文編號：2749626