高光谱遥感图像目标探测方法研究

发布时间：2017-11-10 19:08

  本文关键词：高光谱遥感图像目标探测方法研究

  更多相关文章： 高光谱图像 目标探测 带参考信号的独立分量分析 稀疏表示 字典学习

【摘要】：高光谱遥感的主要特点在于,成像光谱仪能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域中的数十至数百个非常窄且连续的光谱段上同时获取信息,能得到每个像元的完整且连续的光谱曲线。因此,高光谱图像具有高的光谱分辨率和宽的波长覆盖范围,能够提供详尽的地物光谱信息。近年来,高光谱遥感技术广泛应用于环境监测、城市调查、矿物填图和军事侦察等诸多领域,其中,目标探测是高光谱遥感的重要应用方向之一。目标探测通常被看作是一个二值分类问题,即根据像素中是否含有待探测目标,将像素标记为目标像素或者背景像素。高光谱图像目标探测的算法可以分为两类:基于概率统计和子空间模型的方法和基于稀疏表示的方法。传统的基于概率统计和子空间模型的方法需要目标光谱作为先验知识,目前存在于各个方面的普遍问题就是当前的算法在精度方面存在一定问题,这些精度主要包括各种准确性以及图像噪声方面,在目标光谱不够准确的情况下,相应的图像数据以及算法精度会出现一个比较明显的下降。近几年改进的基于稀疏表示的目标探测方法,主要包含构造字典,求解稀疏向量和比较重构残差输出探测结果三个步骤。目前学者的研究主要集中于如何构造精确的字典以及如何利用稀疏向量得到探测结果两个方面。本文的主要工作和创新点包括以下几个方面:(1)改进了一种基于带参考信号独立分量分析的高光谱图像目标探测方法。该方法目的是提高目标光谱的准确性,进而提高监督目标探测算法的精度。这种方法在实验室当中有着非常广泛的应用,这些应用主要是通过目标光谱来作为信号,并且通过图像技术来对上述信号的目标进行提取,通过仿真和高光谱的实验结果可以表明,当前所提的各种方法有一定程度的精确性,但是在某些方面其精度远远没有达到相应的规范和要求。(2)改进了一种新的基于稀疏表示的目标探测方法。该方法首次将空谱字典引入目标探测,使字典同时包含空间与光谱信息,同时克服了传统方法在字典构造难、字典划分和比较残差方面存在的问题。该方法不同于传统稀疏目标探测的模型框架,没有计算重构残差,首先利用空谱字典学习的方法得到字典和稀疏向量,然后将求得的稀疏向量作为新的特征输入SVM分类器实现目标探测。(3)改进了一种基于端元提取的字典构造方法。通过该方法能够获得纯净的背景字典和目标字典,减少目标和背景信息的相互混入,使得重构残差的比较更加精确。该方法采用成熟的端元提取算法提取图像中不同物质的端元光谱作为背景字典,然后将先验已知的目标光谱作为目标字典,将目标字典和背景字典组成联合字典,最后利用传统的稀疏模型或新的模型进行目标检测。
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

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本文编号：1167945