高光譜圖象奇異目標檢測方法及實現(xiàn)技術(shù)研究.pdf

1、隨著空間技術(shù)及電子技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代遙感技術(shù)已經(jīng)成為信息獲取技術(shù)中不可或缺的重要手段。作為上個世紀末的最后10年中人類在對地觀測方面所取得的重大技術(shù)突破之一，高光譜圖象是國內(nèi)外信息處理領(lǐng)域的研究熱點之一。高光譜圖象良好的光譜診斷能力使得它非常適合對照自然背景發(fā)現(xiàn)人工目標，因此越來越受到各國的重視。然而高光譜圖象大數(shù)據(jù)量、高數(shù)據(jù)維給目標檢測應(yīng)用帶來了極大的困難，傳統(tǒng)的基于單幅圖象的分割、檢測算法已經(jīng)不適應(yīng)于高光譜圖象的小目標檢測。在這樣

2、的應(yīng)用背景下，本文作了以下幾方面的研究。
　　首先，本文對高光譜圖象數(shù)據(jù)降維技術(shù)進行了研究。降維方法主要有波段選擇和特征提取兩大類方法。本文介紹了主分量分析、分段主成分變換、基于遺傳算法和高階矩的波段選擇四種降維方法。波段選擇方法更易于硬件系統(tǒng)實現(xiàn)，本文選擇基于高階矩的波段選擇法作為高光譜圖像硬件處理平臺的降維手段。
　　其次，研究了具有代表性的三種奇異檢測算法：RX算法、基于高斯馬爾可夫隨機場模型(GMRF)的檢測算法和基

3、于隨機最大期望(SEM)分類的檢測算法。前兩者屬于局部奇異檢測算法，后者屬于全局奇異檢測算法。它們都被列入到美國防高級研究計劃局(DARPA)自適應(yīng)光譜偵察工程(ASRP)計劃之中。利用真實的高光譜圖像(HYDICE)進行計算機仿真實驗，通過比較三種檢測方法的檢測性能和計算復(fù)雜度，選擇RX算法作為硬件實現(xiàn)方案。
　　最后，參照國內(nèi)現(xiàn)有高光譜成像光譜儀技術(shù)參數(shù)，設(shè)計了一個高光譜圖象目標檢測系統(tǒng)。這也是本文最主要的工作。該系統(tǒng)主要包括

4、兩部分：模擬信源傳輸系統(tǒng)和基于DSP的奇異檢測系統(tǒng)。模擬信源傳輸系統(tǒng)采用USB2.0接口，選用Cyclone系列FPGA芯片EP1C6Q8進行數(shù)據(jù)傳輸時序控制；選擇高性能DSP芯片DM642作為檢測系統(tǒng)核心處理器。整個系統(tǒng)電路設(shè)計，USB設(shè)備固件程序、驅(qū)動程序和應(yīng)用程序的開發(fā)，F(xiàn)PGA控制時序以及DSP系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)及程序優(yōu)化，本文進行了全面詳細的介紹。系統(tǒng)測試結(jié)果表明：模擬信源傳輸系統(tǒng)能夠高速穩(wěn)定的傳輸圖象數(shù)據(jù)，DM642檢測系統(tǒng)