高光谱图像目标检测作为一个研究热点在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法。算法使用CP(Canonical Polyadic)张量分解技术和张量块分解(B...高光谱图像目标检测作为一个研究热点在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法。算法使用CP(Canonical Polyadic)张量分解技术和张量块分解(Block Term Decomposition,BTD)分别对高光谱数据进行盲源分析,提取了有效的局部图像块空谱特征,建立了一个基于稀疏表示和协作表示的检测模型,针对多种类型背景复杂的场景数据进行实验,并与当前流行的目标检测算法进行比较。从可视化检测结果来看,本文算法在复杂背景和强噪声环境下,有效提取了空谱特征,对背景具有较好的抑制能力,检测的目标显著。此外,本文从接收机操作曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)和ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)等定量指标分析算法性能。以较为流行的Sandiego图像为例,在10%的虚警率下,本文算法取得90%的检测精度,AUC大于0.95。本文算法相较几种流行算法而言具有较高的检测精度,更强的鲁棒性。展开更多
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在...高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。展开更多
文摘高光谱图像目标检测作为一个研究热点在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法。算法使用CP(Canonical Polyadic)张量分解技术和张量块分解(Block Term Decomposition,BTD)分别对高光谱数据进行盲源分析,提取了有效的局部图像块空谱特征,建立了一个基于稀疏表示和协作表示的检测模型,针对多种类型背景复杂的场景数据进行实验,并与当前流行的目标检测算法进行比较。从可视化检测结果来看,本文算法在复杂背景和强噪声环境下,有效提取了空谱特征,对背景具有较好的抑制能力,检测的目标显著。此外,本文从接收机操作曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)和ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)等定量指标分析算法性能。以较为流行的Sandiego图像为例,在10%的虚警率下,本文算法取得90%的检测精度,AUC大于0.95。本文算法相较几种流行算法而言具有较高的检测精度,更强的鲁棒性。
文摘高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。
