面向对象分析的非结构化背景目标高光谱探测方法研究

被引：7

作者：

刘凯 ^{[1
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张立福 ^{[1
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杨杭 ^{[1
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朱海涛 ^{[1
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姜海玲 ^{[2
]}

李瑶 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所遥感国家重点实验室

[2] 北京大学遥感与GIS研究所

来源：

光谱学与光谱分析 | 2013年 / 33卷 / 06期

关键词：

高光谱; 目标探测; 非结构化; 面向对象分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

摘要：

针对非结构化背景探测器中背景协方差矩阵估计的局限性,提出了一种基于面向对象分析的高光谱小目标探测算法。首先对图像进行自适应迭代分割处理,将其划分为许多均质对象;然后进行正态最优分布选取,利用多元正态无偏检验选取最佳对象集;最后将此数据集合作为局部背景并结合GLR基准算法进行目标探测。该算法可以使局部背景最大化的服从正态分布,有效地将背景光谱信息和目标光谱信息分离开来,同时通过最优选取过程克服了目标信息"污染"问题。为了验证算法的有效性,利用真实的OMIS数据进行仿真实验,并与非结构化背景探测器GLR和基于K-Means聚类的改进GLR算法的检测结果比较,结果表明提出的算法具有良好的探测性能和较低的虚警概率。

引用

页码：1653 / 1657

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