高光譜圖像的小目標檢測方法研究.pdf

1、近年來，隨著成像光譜技術的發(fā)展，高光譜圖像的目標檢測研究引起了廣泛關注。高光譜圖像可同時獲取空間信息和光譜信息，在目標檢測領域顯示出其獨特的優(yōu)勢，特別是在軍事目標的檢測和識別中體現(xiàn)出重要的價值。由于高光譜圖像數(shù)據(jù)量大、目標較小等因素給檢測帶來的困難，一些傳統(tǒng)的目標檢測方法在某些應用背景下已無法取得良好的檢測效果，因此有必要尋求一些新的、有效的高光譜目標檢測算法。為此，本文進行了以下幾方面的研究。
　　首先，分析了高光譜圖像的數(shù)據(jù)特

2、性，研究了光譜信號的統(tǒng)計模型和混合模型。重點研究了局部高斯分布的統(tǒng)計模型和線性混合模型。敘述了多元統(tǒng)計信號的檢測理論和估計理論，為目標檢測算法的研究打下基礎。
　　其次，研究了基于局部高斯模型的高光譜目標檢測算法，分別完成了三種基于此模型的算法的檢測性能分析和仿真實驗結果。在自適應濾波器組方法部分，本文提出了一種比較實用的濾波器組設計方法。針對經(jīng)典 RX算法需要目標匹配模板的缺點，研究了漸進意義下的RX檢測算法—RXD，應用RXD

3、和其已有的改進算法實現(xiàn)了小目標檢測。在此基礎上，本文提出了一種魯棒性較強的檢測算法—RRXD。仿真結果和ROC曲線表明，RRXD檢測算法的檢測性能要優(yōu)于RXD檢測算法。
　　然后，研究了基于高斯馬爾科夫隨機場的GMRF檢測算法，用GMRF雙假設和單假設檢測算子實現(xiàn)了小目標的檢測，并對單假設和雙假設檢測算子的性能進行分析。給出利用GMRF算法的方差求逆法結合其他檢測算法產(chǎn)生新算法的思路。研究了基于線性混合模型的LPD和CEM檢測算法