【摘要】：針對逐像元處理的高光譜圖像實時線性約束最小方差(LCMV)檢測與分類算法計算量大、運行速度慢的問題,在LCMV檢測與分類算法的基礎上,提出了兩種逐行的實時LCMV目標檢測與分類算法。首先對LCMV算法進行了因果化,提出了逐行處理的實時因果LCMV(CR-LCMV)檢測與分類算法,再利用Woodbury引理,推導出了逐行處理的實時遞歸因果LCMV(RCR-LCMV)檢測與分類算法。實驗結果表明:與LCMV檢測與分類算法相比,兩種新型實時算法均能在不影響檢測精度的情況下實時地檢測目標與對目標進行分類,且所需的數(shù)據(jù)存儲空間大大降低;與逐像元處理的實時LCMV算法相比,兩種新型實時算法可獲得幾乎與之相同的檢測精度,計算復雜度大大降低,實時處理能力更強,算法在運行時間上具有明顯的優(yōu)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.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61201415)
【分類號】：TP751

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