基于核最小噪声分离变换的高光谱目标探测研究

摘要：

高光谱图像具有非线性的特点,且光谱间具有较强的相关性,利用线性的方法对高光谱数据进行维数变换容易损失一些信息.将核函数引入到最小噪声分离变换(MNF)中,提出了核最小噪声分离变换(KMNF),通过非线性映射将数据映射到高维特征空间,并在高维空间进行最小噪声分离成分的提取.利用高光谱图像较强的谱间相关性和空间邻域相关性,利用前后两个波段和空间邻域加权进行多元线性回归处理,对高光谱数据进行较准确的噪声估计.约束能量最小化(CEM)方法和匹配滤波(MF)方法是高光谱目标探测中较为经典的方法,将KMNF应用到两个经典的目标探测方法中,利用AVIRIS飞机场数据进行高光谱目标探测实验,结果表明,KMNF更能突出目标,提高高光谱目标探测的效果和精度.

关键词：图像处理、核函数、最小噪声分离变换、光谱维、目标探测

所属期刊栏目：58

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：山东省重点研发计划2019GHY112017

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：296-303