本文選題：高光譜目標探測　切入點：形態(tài)學(xué)　出處：《中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于高光譜圖像的目標探測主要利用高光譜圖像具有連續(xù)光譜信息的優(yōu)勢,通過目標與背景的光譜信息差異進行探測,空間形態(tài)信息則很少使用。然而在一些光譜分析算法的基礎(chǔ)上充分考慮圖像像元之間的空間關(guān)系能夠克服這些算法存在的不足。本文針對約束能量最小化(CEM)算法采用全圖信息估計背景信息、正交子空間投影(OSP)算法難以準確構(gòu)造背景子空間的不足,引入目標的空間尺寸信息,然后通過形態(tài)學(xué)開運算濾掉可能存在的目標以此構(gòu)造一個精確的背景,進而在統(tǒng)計精確背景信息的基礎(chǔ)上使用OSP、CEM兩種算法進行目標探測。最后本文采用三維受試者操作特性(3D ROC)曲線進行探測精度的評價,克服了傳統(tǒng)2D ROC曲線評價探測精度的不足。實驗結(jié)果表明,基于形態(tài)學(xué)的CEM和OSP算法有效地降低了虛警率,提升了探測效率。
[Abstract]:The main use of hyperspectral images with continuous spectral information of hyperspectral image target detection based on the advantages of detection by spectral information of target and background difference, spatial information is rarely used. However, in some spectral analysis algorithm based on considering the spatial relationship between the image pixel can overcome the shortcomings of these algorithms are based on. A constrained energy minimization (CEM) algorithm with full information estimation of background information, orthogonal subspace projection (OSP) algorithm is difficult to accurately enough tectonic background subspace, space size information into a target, and then through the morphological opening filter out the possible target to construct an accurate background, then use the OSP based on statistics precise background information on the target detection of CEM two algorithms. Finally this paper adopts three-dimensional receiver operating characteristic (3D ROC Qu Xianjin) The evaluation of line detection accuracy overcomes the shortcomings of the traditional 2D ROC curve evaluation. The experimental results show that the CEM and OSP algorithm based on morphology can effectively reduce the false alarm rate and improve the detection efficiency.

【作者單位】： 成都理工大學(xué)地球物理學(xué)院;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所∥遙感科學(xué)國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61071121) 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所開放基金(2013LDE006)
【分類號】：TP751

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1 謝

本文編號：1573898