自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测

被引:6
作者
贺霖 [1 ]
潘泉 [2 ]
邸韡 [2 ]
机构
[1] 华南理工大学自动化科学与工程学院
[2] 西北工业大学自动化学院
基金
广东省自然科学基金; 国家自然科学基金重点项目;
关键词
信息处理技术; 高光谱图像; 多类目标检测; 形状特征子空间; 结构化背景;
D O I
暂无
中图分类号
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
摘要
针对高光谱图像中目标形状特征已知,背景和目标光谱特征未知时的多类小目标检测问题,给出一种检测算法.通过高光谱图像数据样本二次型的高阶矩控制点扩散函数,获取自适应结构化背景;然后,利用目标形状先验信息构造形状特征子空间,在高维光谱特征空间实现形状特征子空间匹配检测.理论分析和实验结果表明该检测器可同时有效检测具有不同形状特征的多类目标.
引用
收藏
页码:353 / 358
页数:6
相关论文
共 4 条
  • [1] 量测重构线性混合模型高光谱图像目标检测
    贺霖
    潘泉
    赵永强
    [J]. 电子学报, 2007, (01) : 23 - 27
  • [2] 一种基于广义似然比检测的雷达目标识别新方法
    王党卫
    马兴义
    王少刚
    关鑫璞
    粟毅
    [J]. 红外与毫米波学报, 2006, (04) : 311 - 315
  • [3] 基于子空间投影的未知背景航拍高光谱图像恒虚警目标检测
    贺霖
    潘泉
    赵永强
    郑纪伟
    [J]. 航空学报, 2006, (04) : 657 - 662
  • [4] 基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别算法
    武春风
    张伟
    丛明煜
    吴刚
    [J]. 红外与毫米波学报, 2003, (04) : 265 - 268