利用ICA正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测算法

提出了一种利用独立成分分析(ICA)正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测方法。该方法从影像像元集合的独立成分入手,通过一种光谱相似性测度加权,赋予每个像素合适的权值,从而有效地解决从原始影像中无法正确提取背景数据而造成的虚警概率高的问题。实验结果表明,相比于经典的CEM方法,在相同的探测概率下,该方法能降低1.97%的虚警概率;与相关目标探测算法相比,所提出的算法具有较好的目标探测效果。     

一种自适应匹配子空间亚像元目标探测方法

为了克服基于线性混合模型的高光谱遥感影像亚像元目标探测方法的缺陷, 提出了一种基于全限制性线性分解的自适应匹配子空间探测方法。首先利用交叉相关光谱匹配技术求得各个像元所含端元类别信息, 然后根据端元类别信息和全限制性分解的结果构造自适应匹配子空间探测算子, 利用端元类别信息在探测中动态选择端元, 降低端元数目估计偏差对探测结果的影响, 提高探测器对目标与背景的可分性。实验证明, 该方法与其他基于线性混合模型的亚像元目标探测方法相比, 可以更好地克服端元数目估计偏差对探测结果的影响, 无论是端元个数低估还是     

一种基于点目标的雷达影像质量评价方法

提出一种空间性能指标和辐射性能指标相结合的基于点目标的雷达强度影像质量评价方法。利用空间分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比指标对雷达影像质量进行定性评价,并利用仿真和实测数据进行实验分析,结果表明,该方法具有较好的有效性和可操作性。     

一种改进的火星车多光谱影像深度新颖目标探测方法

火星车（即巡视探测器）是对火星表面探测和科学研究的重要手段。针对火星车采集到的日益增长的遥感数据,亟需一种能够智能化地从海量影像中探测出有科学价值的新颖目标的方法。传统的新颖探测多采用基于距离测度和基于影像重建的方法,其中基于距离测度的方法逐像素计算新颖分数,未考虑空间上下文信息;基于影像重建的方法侧重对典型地貌背景进行重建,新颖性表现为影像重建误差,对小型新颖目标如钻孔、除尘点等提取效果不佳。提出一种改进的火星车多光谱影像深度新颖目标探测方法(convolution auto-encoder combined Mahalanobis distance method, CAE-M),利用全卷积自编码神经网络提取深层特征进行典型地貌重建,并联合马氏距离将新颖目标与典型地貌背景分离,充分挖掘空间维与光谱维特征,提高火星车新颖目标探测结果的准确性。实验采用好奇号火星车多光谱影像数据集,在盖尔撞击坑地表采用Reed-Xiaoli探测器、主成分分析、卷积自编码神经网络、生成对抗网络与CAE-M进行对比实验,结果表明,CAE-M在探测精度和可视化解释上均优于对比方法,在不同类别的新颖目标探测上都有着均衡稳定的表现。     

一种基于高斯马尔可夫随机场的异常目标探测方法

利用高斯马尔可夫随机场模型描述像元的邻域相关性信息,并将这种邻域信息引入到局域异常探测器中,提出了一种顾及邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测算法。实验证明,该方法克服了传统异常探测方法仅仅利用光谱信息的不足,比经典的RX算法的探测效果更好,并且可以更有效地探测出大于一个像元的异常目标。     

热红外目标的多标度分形识别模型

利用机载热红外成像光谱仪（TASI）获取的热红外图像,进行了温度与比辐射率分离,然后采用多标度分形模型进行阈值分割,建立了一种新的热红外影像目标探测方法。实验结果表明,温度的空间分布具有多标度分形特征,即对lgL（r）与lgr进行分段拟合。利用多标度分形模型提取的温度阈值进行城市热红外影像的精细目标识别,并成功提取了建筑物目标。     

基于GPS/IMU的红外影像直接定位技术

研究无控制点情况下的红外影像目标快速定位技术,有利于发挥红外遥感的测绘应用潜力。首先介绍了基于GPS/IMU的目标定位原理与方法;然后实验验证了红外影像多像前方交会和GPS/IMU辅助红外影像光束法区域网平差的可行性;并分析了误差产生的原因。实验证明,航空红外遥感在GPS/IMU组合系统的配合下,能满足目标探测与预警的精度要求,具有实用价值。     

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

基于gprMax的地下管线正演研究

地下空间探测对于城市的建设与规划具有重要作用,由于探地雷达具有高效、精确度高等优点,目前多采用探地雷达对目标区域进行探测.但在进行影像研究时,许多影像场景生产成本高昂、条件不够便利.本文利用gprMax电磁波模拟软件,构建了探地雷达天线和地层模型,进行了常见地下空间的仿真模拟研究.模拟结果和实测雷达数据对比表明,该方法具有较高的准确度,有利于实测图像的解译与分析.