[發(fā)明專利]一種基于空譜核稀疏表示的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410418281.2
• 申請(qǐng)日: 2014-08-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104182978B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-10-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙春暉;李威;齊濱;李曉慧;肖健鈺
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于空譜核稀疏表示的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于:

步驟1：確定待檢測(cè)窗口大小，利用空譜核函數(shù)映射非線性高光譜數(shù)據(jù)到線性空間；包括以下步驟，

步驟1.1：讀入高光譜數(shù)據(jù)圖像的大小為m×n，每個(gè)像素有B個(gè)波段特征，x_i,j為樣本數(shù)據(jù)集合X中的樣本，R^B代表B維特征空間，初始值空矩陣Φ；

步驟1.2：選擇空譜核函數(shù)K_NF(x_i,x_j)或K_MF(x_i,x_j)及函數(shù)中包含參數(shù)，初始化窗口大小為窗W，設(shè)置窗口中心像元x_i,j，遍歷圖像中每一個(gè)像元；

步驟1.3：計(jì)算當(dāng)前窗中所有像元光譜與中心像元x_i,j的光譜的均值或方差；利用K_NF(x_i,x_j)＝＜NF(ψ(x_i)),NF(ψ(x_j))＞或K_MF(x_i,x_j)＝＜MF(ψ(x_i)),MF(ψ(x_j))＞映射原始高光譜數(shù)據(jù)至新線性空間，直到遍歷圖像中所有像元，ψ表示將非線性空間投影到線性空間的投影函數(shù)；

步驟1.4：將映射后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)矩陣M，大小為N×B，N＝m×n，N為原始圖像數(shù)據(jù)中像元的個(gè)數(shù)；

步驟2：根據(jù)給定的過(guò)完備字典，利用同步正交匹配追蹤算法，計(jì)算映射后高光譜數(shù)據(jù)的稀疏系數(shù)；具體包括以下步驟，

步驟2.1：對(duì)于一個(gè)給定的訓(xùn)練樣本字典D_ψ，并且是一個(gè)只有K個(gè)非零行的稀疏矩陣，

M=[ψ(d1)...ψ(dN)][α1′...αN′]T=Dψα^′]]>

步驟2.2：更新空矩陣,

步驟2.3：計(jì)算新稀疏系數(shù),逐步迭代求殘差:

令k＝1,2,…,k

其中，||||_F表示Frobenius范數(shù)，通過(guò)同步正交匹配追蹤算法求解當(dāng)重建殘差||ψ(x)-D_ψα'||_F最小時(shí)的

步驟3：分別計(jì)算基于背景過(guò)完備字典重建的像元重建誤差和基于目標(biāo)過(guò)完備字典重建的像元重建誤差，依據(jù)誤差大小，判定像元是否為檢測(cè)目標(biāo)；

步驟4：重復(fù)步驟3，直至遍歷圖像中每一個(gè)像元，最終輸出目標(biāo)圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于空譜核稀疏表示的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：步驟3中，包括以下步驟，

步驟3.1：根據(jù)步驟2.3中獲得的利用背景過(guò)完備字典對(duì)像元光譜進(jìn)行重建，并計(jì)算重建誤差R_t；

步驟3.2：根據(jù)步驟2.3中獲得的利用目標(biāo)過(guò)完備字典對(duì)像元光譜進(jìn)行重建，并計(jì)算重建誤差R_b；

步驟3.3：計(jì)算R_t和R_b之間的差值R，將差值R與設(shè)定的閾值δ比較，判斷像元是否為檢測(cè)目標(biāo)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于空譜核稀疏表示的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：步驟4中，調(diào)整計(jì)數(shù)器：后，重復(fù)步驟3。