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基于蜂群优化投影寻踪的高光谱小目标检测
被引量：
5
1
作者
吴一全
周杨
龙云淋
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1347-1355,共9页
为了进一步提高高光谱遥感图像小目标无监督检测方法的运算速度,并降低其虚警率,提出了一种基于改进蜂群优化投影寻踪与K最近邻的检测方法。首先,采用核主成分分析法对原始高光谱遥感图像进行降维;然后,提出以邻域像元联合定义峰度与偏...
为了进一步提高高光谱遥感图像小目标无监督检测方法的运算速度,并降低其虚警率,提出了一种基于改进蜂群优化投影寻踪与K最近邻的检测方法。首先,采用核主成分分析法对原始高光谱遥感图像进行降维;然后,提出以邻域像元联合定义峰度与偏度的方法,并将两者结合作为投影指标,再以改进后的蜂群算法作为寻优方法,使用投影寻踪从高光谱图像中逐层获取投影图像,再根据其直方图提取小目标;最后,利用线性判别分析进一步提取像元特征,并结合加权K最近邻方法对小目标的检测结果进行提纯。大量实验结果表明,与RX方法、独立分量分析法、混沌粒子群优化投影寻踪法相比,本文方法不但可以更精确地检测出高光谱遥感图像中的小目标,而且具有更快的运算速度。
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关键词
遥感
高光谱图像
小目标检测
改进
的
蜂群
优化算法
投影寻踪
K最近邻
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职称材料
题名
基于蜂群优化投影寻踪的高光谱小目标检测
被引量：
5
1
作者
吴一全
周杨
龙云淋
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
中国科学院西安光学精密机械研究所中科院光谱成像技术重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1347-1355,共9页
基金
国家自然科学基金(61573183)
中国科学院光谱成像重点实验室开放基金(LSIT201401)
江苏高校优势学科建设工程项目资助
文摘
为了进一步提高高光谱遥感图像小目标无监督检测方法的运算速度,并降低其虚警率,提出了一种基于改进蜂群优化投影寻踪与K最近邻的检测方法。首先,采用核主成分分析法对原始高光谱遥感图像进行降维;然后,提出以邻域像元联合定义峰度与偏度的方法,并将两者结合作为投影指标,再以改进后的蜂群算法作为寻优方法,使用投影寻踪从高光谱图像中逐层获取投影图像,再根据其直方图提取小目标;最后,利用线性判别分析进一步提取像元特征,并结合加权K最近邻方法对小目标的检测结果进行提纯。大量实验结果表明,与RX方法、独立分量分析法、混沌粒子群优化投影寻踪法相比,本文方法不但可以更精确地检测出高光谱遥感图像中的小目标,而且具有更快的运算速度。
关键词
遥感
高光谱图像
小目标检测
改进
的
蜂群
优化算法
投影寻踪
K最近邻
Keywords
remote sensing
hyperspectral image
small target detection
improved bee colony optimization algorithm
projection pursuit
K-nearest neighbor
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH74 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蜂群优化投影寻踪的高光谱小目标检测
吴一全
周杨
龙云淋
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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职称材料
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