一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标检测方法

目标探测是高光谱图像的重要应用之一.目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的.在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足.本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法.该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征.针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离.使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果.     

高光谱影像小目标谐波分析探测模型

针对高光谱影像小目标探测问题,结合白化处理(WP)与约束能量最小化(CEM)算法,提出一种基于谐波分析(HA)的小目标探测新模型,即HA-WP-CEM模型.该模型首先对原始影像进行3次谐波分析,提取出最适合小目标探测的高光谱影像谐波分析余项、振幅和相位等7个能量谱特征成分.其次通过对谐波分析特征成分的白化处理,实现各特征成分的背景抑制,突出低概率的小目标信息.在采集白化数据的探测目标参考像元光谱之后,将参考光谱矢量和白化数据协方差矩阵输入CEM算子,得到小目标的探测结果.最后利用高分辨率影像进行定性评价,并选取3个重点区域,通过计算模型探测结果的信噪比、探测率、漏检率和虚警率进行定量评价.研究结果表明,HA-WP-CEM探测模型在运行简易性、可靠性、实用性和准确性等方面均明显优于直接采用CEM、WP-CEM等方法.同时该模型在数据变换、抑制背景、降噪等方面也达到了很好的效果.     

基于新型相似性测度的高光谱影像地物检测

提出了一种新型光谱相似性测度及其参数的自适应选择方法,并且将其应用到了高光谱影像地物检测中。由于这种相似性测度基于光谱角度余弦(SAC),因此在理论上对因光照强度变化、阴影和遮挡等引起的同种地物光谱变化的适应性较强。最后利用两幅高光谱影像进行了实验分析,实验结果证明提出的方法不仅能扩大阈值取值区间,而且可提高检测的精度。     

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。     

基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测算法

提出一种基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测方法。该算法用基于近似相对熵的实码遗传优化投影寻踪方法(RCGOA-PP),有效地将高维数据中隐藏的目标信息集中投影到低维空间中,并用直方图分割的方法提取出小目标。实验证明,此算法精度较高,适用于对高光谱影像中的小目标进行检测。     

A Selective KPCA Algorithm Based on High-Order Statistics for Anomaly Detection in Hyperspectral Imagery

In this letter, a selective kernel principal component analysis (KPCA) algorithm based on high-order statistics is proposed for anomaly detection in hyperspectral imagery. First, KPCA is performed on the original hyperspectral data to fully mine the high-order correlation between spectral bands. Then, the average local singularity (LS) is defined based on the high-order statistics in the local sliding window, which is used as a measure for selecting the most informative nonlinear component for anomaly detection. By the selective KPCA, information on anomalous targets is extracted to maximum extent, and background clutters are well suppressed in the selected component. Finally, the selected component with maximum average LS is used as input for anomaly detectors. Numerical experiments are conducted on real hyperspectral images collected by the airborne visible/infrared imaging spectrometer. The results strongly prove the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法

利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时...     

一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法

提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。     

高光谱遥感城市植被识别方法研究

传统的植被状况调查方式费时、费力,并且更新困难,而高光谱遥感数据图谱合一,能够更精细、准确地进行遥感地物识别和分类,因此采用Hyperion高光谱数据来研究地物混合严重并且呈零星碎片状的城市植被。利用混合像元分解思想改进Gram-Schmidt融合算法,将Hyperion高光谱和ALI全色波段进行融合,提高光谱数据的空间分辨率,来解决城市植被像元混合严重和分布过于零散破碎难题,进而提高植被识别精度。为了避免高光谱植被识别陷入维数灾难,采用主成分分析对融合后的高光谱数据进行数据降维。最后,在地面光谱成像仪获取的纯净像元光谱信息辅助下,选取训练样本进行最小距离分类,完成植被类型识别,总体精度达到84.9%。     

多层级二值模式的高光谱影像空-谱分类

利用高光谱遥感影像的空间纹理特征,可以提高高光谱遥感影像的分类精度。提出了一种多层级二值模式的高光谱影像空-谱联合分类方法。该方法将高光谱影像转化为局部二值模式特征图像获取像元微观特征,基于特征图像生成多层级特征向量获取像元宏观特征。为验证该方法的有效性,选取PaviaU、Salinas和Chikusei高光谱影像数据,利用核极限学习机分类器,分别针对光谱、局部二值模式、多层级二值模式等特征开展实验。结果表明,多层级二值模式空-谱分类总体精度分别达到97.31%、98.96%和97.85%,明显优于传统光谱、3Gabor空-谱等分类方法。该方法可为高光谱影像分类提供更加有效的类别判定特征,有助于提高影像分类精度并获取更加平滑的分类结果图。     

基于特征层融合的高光谱图像异常检测算法研究

介绍了一种基于特征层融合的异常检测算法。目前，其他的目标检测算法都需要知道有确定类别标记的样本，而一般的异常检测则是利用统计特征差异分割出图像中不同于背景的点。此方法减少了对先验信息的依赖，但是其结果存在较大虚警。提出的异常检测算法是利用低概率检测算法对高光谱数据先进行特征层融合，再进行分割、提取异常点，其结果降低了虚警和漏警。用这一方法对OMIS系统产生的数据进行了处理，取得了较好的结果。     

基于特征层融合的高光谱图像异常检测算法研究

介绍了一种基于特征层融合的异常检测算法。目前，其他的目标检测算法都需要知道有确定类别标记的样本，而一般的异常检测则是利用统计特征差异分割出图像中不同于背景的点。此方法减少了对先验信息的依赖，但是其结果存在较大虚警。提出的异常检测算法是利用低概率检测算法对高光谱数据先进行特征层融合，再进行分割、提取异常点，其结果降低了虚警和漏警。用这一方法对OMIS系统产生的数据进行了处理，取得了较好的结果。     

一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法

针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。     

基于Quick Shift算法的高光谱影像分类

论述了面向对象分类方法处理高光谱高空间分辨率影像的优势与流程;分析了快速漂移(Quick Shift)算法的原理,该算法在进行模式搜索时具有可控制模态选择和平衡过分割与欠分割的特点。将该算法应用于高光谱影像分割,可得到面向对象分类所需的较理想的同质影像对象。为提高影像分割的效率,提出了一种基于灰度共生矩阵的自适应核带宽确定方法,能够兼顾影像空间特征和光谱特征。最后采用最小距离分类法、支持向量机分类法与提出的分类方法进行了对比试验,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于Quick Shift算法的高光谱影像分类

论述了面向对象分类方法处理高光谱高空间分辨率影像的优势与流程;分析了快速漂移(Quick Shift)算法的原理,该算法在进行模式搜索时具有可控制模态选择和平衡"过分割"与"欠分割"的特点.将该算法应用于高光谱影像分割,可得到面向对象分类所需的较理想的"同质"影像对象.为提高影像分割的效率,提出了一种基于灰度共生矩阵的...     

一种基于核偏最小二乘法的高光谱影像最佳波段选择方法

最佳波段选择是高光谱影像降维的常用手段,将本征维数估计与核偏最小二乘法,相结合,提出一种基于核偏最小二乘法的最佳波段选择方法。首先利用自适应最大似然法估计高光谱数据的本征维数;然后将核方法引入到偏最小二乘法中,利用核偏最小二乘法对高光谱影像进行最佳波段选择,所需选择的波段数即为本征维数。实验分析表明,与其他最佳波段选择方法比较,本文方法输出的最佳波段用于地物分类,取得了较高的分类精度。     

一种高分辨率SAR图像快速目标检测算法

目标检测是自动目标识别(ATR)的第一个阶段。研究合成孔径雷达(SAR)图像目标检测问题,提出了一种基于Rayleigh分布的CFAR快速检测算法,将CFAR检测分成水平和垂直CFAR检测两步进行。利用相邻点参考窗口的重合及图像的分布特性,提高了参数估计的效率。算法同时利用目标方差特性以减少虚警率。对MSTAR数据进行实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

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。     

基于背景建模与异常判别的高光谱目标探测研究

高光谱遥感图像在采集过程中既获得了场景空间分布信息,又以近似连续的方式记录地物的光谱信息.高光谱目标探测研究正是利用了数据光谱分辨率高、细微特征表达精确的优势,根据不同地物间的诊断性信息进行探测.近些年,机器学习与优化分析理论的发展为高光谱图像处理增添新的活力.本文从高光谱遥感图像目标探测基本理论及发展难点切入,针对光...     

一种多孔径SAR图像目标检测方法

提出了一种多孔径SAR图像目标检测方法,充分利用SAR图像幅度和相位信息来区分人造目标和杂波。由于人造目标的回波能量往往集中在部分方位角范围内,当该部分方位角范围所对应的多个子孔径图像中存在目标时,其局部相关性较强,因此,该方法利用多个子孔径图像之间的相干系数检测目标。实验结果表明,该方法有效地提高了目标检测概率,同时降低了虚警概率。