基于核方法的高光譜圖像小目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、高光譜圖像是新型的遙感數(shù)據(jù)，其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(biāo)。因此，高光譜圖像目標(biāo)檢測成為目標(biāo)識別領(lǐng)域的一個研究熱點。而核機(jī)器學(xué)習(xí)能夠通過核映射的形式使得眾多的模式識別方法具有非線性數(shù)據(jù)處理能力，這對處理高光譜圖像這類復(fù)雜數(shù)據(jù)具有非常重要的意義。本文在深入分析高光譜圖像數(shù)據(jù)特點的基礎(chǔ)上，通過對核函數(shù)方法理論的研究，針對高光譜圖像目標(biāo)檢測中面臨的高數(shù)據(jù)維、窗口分析方式、核方法的應(yīng)用等問題，做了以下幾方面的研究。<

2、br>　　 在研究高光譜圖像數(shù)據(jù)降維技術(shù)的基礎(chǔ)上，基于空間變換的思想，提出了一種快速核Fisher鑒別分析算法。該方法不僅解決了基于核方法的Fisher鑒別分析存在的奇異性問題，而且較大幅度地降低了求解最優(yōu)鑒別矢量的計算量，提高了計算速度。
　　 在研究傳統(tǒng)算法分析窗口方式的基礎(chǔ)上，提出一種基于嵌套窗口分析的高光譜圖像小目標(biāo)檢測算法。它通過三層窗口更好地突出目標(biāo)信息而最大限度的抑制背景信息，并將這種方法應(yīng)用與線性RX算法和非線