紅外超光譜圖像的虛擬探測器研究.pdf

1、高性能的探測設備需要提供更精細、包含更多數據量的目標信號特征值，為探測弱小目標以及偽裝目標提供技術支撐。超光譜信息具有高分辨率特點，這樣可以通過處理超光譜信息中目標信號的空間特征和光譜特征，以較高的可信度辨別和區(qū)分復雜背景下的弱小信號源。隨著數值仿真的迅速發(fā)展，虛擬設計作為一門新興的綜合技術學科逐步地應用到航天科技應用領域，可以大大減少研制開銷，并提高準確率，縮短開發(fā)周期。
　　本文研究了紅外波段8~12μm（即833~1250c

2、m）下的地物背景的仿真和場景中-1目標識別問題，主要研究內容如下：
　　1．將紅外波段下的地物背景作為研究對象進行仿真計算，獲得超光譜遙感圖像，這其中包括自然地形以及地物場景的生成，地表的溫度模型求解以及大氣對輻射能量傳輸過程影響。
　　2．應用熱流法求解輻射傳遞方程，獲得噴焰輻射特性數據，并將計算得到的目標輻射特性數據結果添加到背景中，獲得8~12μm波段地物目標的超光譜圖片。
　　3．通過計算目標與背景的各波段信號

3、相對比值，初步確定用于目標識別的波段，應用神經網絡方法對目標在紅外波段進行探測識別，找到了適用于8~12μm目標識別的最佳波段組合以及神經網絡方法LS_SVM。
　　4．針對用于紅外目標識別的部分連續(xù)超光譜圖片(80~106)進行相關性分析，計算圖片之間的相關信息熵。應用圖像融合方法處理相關性強的超譜圖片，并對融合前后的圖片應用LS_SVM進行識別訓練。計算結果表明融合能夠提高目標的識別的準確程度，并達到數據壓縮的目的。