10.3964/j.issn.1000-0593(2013)06-1653-05
面向对象分析的非结构化背景目标高光谱探测方法研究
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.
高光谱、目标探测、非结构化、面向对象分析
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TP751.1(遥感技术)
国家自然科学基金项目41072248;环境保护部重大公益项目2011467071
2013-07-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1653-1657