高光譜圖像的異常目標(biāo)檢測(cè)及亞像元定位研究.pdf

1、遙感平臺(tái)具有覆蓋范圍廣、作用距離遠(yuǎn)、執(zhí)行效率高等方面的優(yōu)點(diǎn)，有著重要的軍事意義和民用價(jià)值。隨著遙感平臺(tái)的發(fā)展，一些對(duì)遙感平臺(tái)所獲圖像的處理技術(shù)也得到了大力的發(fā)展。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)就是其中一種重點(diǎn)技術(shù)，對(duì)于圖像的解譯與后續(xù)目標(biāo)識(shí)別有著重要的意義。高光譜圖像具有光譜分辨率高、波段寬度窄、信息量大的特點(diǎn)，能夠以較高的光譜診斷能力區(qū)分和檢測(cè)地物目標(biāo)，因此用高光譜圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的研究受到了廣泛的重視。然而，由于高光譜圖像空間分辨率較低、混合像元普遍

2、存在，異常檢測(cè)得到的異常目標(biāo)像素通常是目標(biāo)成分和背景成分的混合。通常情況下，異常目標(biāo)的準(zhǔn)確空間位置具有很大的利用價(jià)值。因此有必要對(duì)高光譜圖像的異常目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與亞像元定位研究，這也符合遙感信息定量化的發(fā)展趨勢(shì)。在這樣的背景下，本課題進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的研究。
　　首先，對(duì)高光譜圖像的特性和異常檢測(cè)方法進(jìn)行了研究。在分析了高光譜圖像的譜間相關(guān)性和空間相關(guān)性后，采用特征提取和特征選擇技術(shù)以及經(jīng)典的RX檢測(cè)算法對(duì)高光譜圖像進(jìn)行了異常檢測(cè)

3、，論文中研究了四種基于特征提取的異常檢測(cè)算法。
　　然后，分析了高光譜圖像中混合像素的存在原因，并研究了針對(duì)混合像素的兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：光譜解混和亞像元定位。光譜解混技術(shù)方面，主要研究了線性光譜混合模型及其在全約束條件下的最小二乘法解法；亞像元定位技術(shù)方面，主要分析了高光譜圖像的空間相關(guān)性，并利用該性質(zhì)實(shí)現(xiàn)了亞像元定位。
　　最后，對(duì)高光譜圖像的異常目標(biāo)檢測(cè)與亞像元定位方法進(jìn)行了總體實(shí)現(xiàn)。首先，對(duì)高光譜圖像進(jìn)行異常檢測(cè)，提取異常