新型高光谱图像快速实时目标检测与分类方法

发布时间：2018-08-01 17:56

【摘要】：针对逐像元处理的高光谱图像实时线性约束最小方差(LCMV)检测与分类算法计算量大、运行速度慢的问题,在LCMV检测与分类算法的基础上,提出了两种逐行的实时LCMV目标检测与分类算法。首先对LCMV算法进行了因果化,提出了逐行处理的实时因果LCMV(CR-LCMV)检测与分类算法,再利用Woodbury引理,推导出了逐行处理的实时递归因果LCMV(RCR-LCMV)检测与分类算法。实验结果表明:与LCMV检测与分类算法相比,两种新型实时算法均能在不影响检测精度的情况下实时地检测目标与对目标进行分类,且所需的数据存储空间大大降低;与逐像元处理的实时LCMV算法相比,两种新型实时算法可获得几乎与之相同的检测精度,计算复杂度大大降低,实时处理能力更强,算法在运行时间上具有明显的优越性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the real-time linear constrained minimum variance (LCMV) detection and classification algorithm of hyperspectral image processed by pixel has a large amount of computation and slow running speed, the algorithm is based on LCMV detection and classification algorithm. Two real-time LCMV target detection and classification algorithms are proposed. In this paper, the causation of LCMV algorithm is introduced, and the real-time causal LCMV (CR-LCMV) detection and classification algorithm is proposed, and the real-time recursive causal LCMV (RCR-LCMV) detection and classification algorithm is derived by using Woodbury Lemma. The experimental results show that compared with the LCMV detection and classification algorithms, the two new real-time algorithms can detect and classify the targets in real time without affecting the detection accuracy, and the data storage space is greatly reduced. Compared with the pixel by pixel real-time LCMV algorithm, the two new real-time algorithms can obtain almost the same detection accuracy, greatly reduce the computational complexity, and the real-time processing ability is stronger. The algorithm has obvious advantages in running time.
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201415)
【分类号】：TP751

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