[發明專利]一種基于子空間的高光譜亞像元目標盲提取檢測方法

有效

• 申請號: 201610459113.7
• 申請日: 2016-06-22
• 公開（公告）號: CN106124050B
• 公開（公告）日: 2017-12-15
• 發明（設計）人: 張瑛;王剛;候亞妮;蔡茂知;盧昊;楊學鋒;姚莉琳
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01J3/28
• 分類號: G01J3/28
• 代理公司: 電子科技大學專利中心51203
• 代理人: 吳姍霖

技術領域

本發明屬于高光譜遙感領域，具體涉及一種基于子空間的高光譜亞像元目標盲提取檢測方法。

背景技術

高光譜成像技術在物質信息探測方面有著舉足輕重的地位，其對遙感領域的發展起到了重要的作用，高光譜目標檢測是從高光譜影像中識別出地物的關鍵技術，其本質在于判斷目標是否包含于高光譜像素中。在傳感器成像的過程中當目標充滿整個像元時就產生的目標為純像元目標，此類目標利用經典檢測方法能夠很容易探測到；當目標尺寸小于一個像元時，它就以亞像元的形式存在，此時的探測就變成亞像元目標探測問題。

目標探測發展過程中常見的模型為線性混合模型，如匹配濾波(MF)算法，約束能量最小化(CEM)算法，非負約束最小二乘方法(NCLS)算法，以及一些基于子空間的檢測算法，如正交子空間投影(OSP)等，同時也出現了基于非線性混合模型的算法，主要是利用核函數的算法，如Kwon提出的Kernel-RX非線性RX算法等。在礦物探測過程中，部分學者采用機載高光譜數據(HyMap)，應用光譜角度模型填圖法(SAM)，加之掩膜技術，對典型蝕變礦物(白云母、綠泥石、綠簾石等)進行匹配識別和信息提取；另一部分學者則采用礦物吸收帶特征對美國Cuprite地區進行礦物的探測。然而，隨著目標探測技術的發展，現有的部分算法雖然能在一定程度上滿足探測需求，但是對于一些亞像元目標，卻并不能很好的顯示出其探測效果。

發明內容

本發明提出了一種基于子空間的高光譜亞像元目標盲提取檢測方法，以解決現有技術中存在的利用圖像進行礦物勘測效果不佳的問題，進而實現了提高高光譜礦物目標探測效果的目的。

本發明的技術方案如下：

一種基于子空間的高光譜亞像元目標盲提取檢測方法，所述方法包括：

獲取目標礦物的光譜信號；

采用基于均方協預測誤差盲源提取方法提取疑似信號；

將疑似信號進行正交化處理，獲取正交基，構建正交子空間，然后將目標信號投影到子空間中，獲得正交子空間投影算子；

通過投影算子計算每個像元的探測值，將探測值最高的像元確定為目標。

具體地，上述基于子空間的高光譜亞像元目標盲提取檢測方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取目標礦物的光譜信號：從光譜庫中提取目標礦物的光譜信號t，求該信號的AR參數；

步驟2、在高光譜圖像中設定一個子窗口xx(n)，窗口大小為a×a，其中，xx(n)＝[xx₁,xx₂,…,xx_k,…xx_n],k＝1,2,…,n，xx_k＝(x_ij)_a×a,i＝1,2,…,a；j＝1,2,…,a；n為波段數，xx_k為第k個波段圖像的子窗口區域；

步驟3、將步驟1得到的AR參數作為輸入，在步驟2設定的子窗口中，先將xx(n)轉換為二維，并轉置，轉置后的矩陣大小為a²×n，然后采用MSCPE-BSE算法得到提取系數c和W，進而得到疑似信號y(n)和w(n)，y(n)＝c^Txx(n)，w(n)＝W^Txx(n)；其中，c為一個列向量，維數大小為子窗口像元的個數(即a×a)，W為MSCPE代價函數實對稱矩陣奇異值分解后的左奇異矩陣；

步驟4、根據步驟3得到的疑似信號y(n)和w(n)，對y(n)^Ty(n)和w(n)^Tw(n)分別進行正交化處理，獲得y(n)^Ty(n)的正交基P_t，以及w(n)^Tw(n)的正交基P_tb，由P_b＝P_tb-P_t，得到不含疑似信號正交基的子空間P_b，然后根據公式(I-P_b)獲得P_b的補矩陣空間，將目標向量t投影到該補矩陣空間中，得到正交投影算子z：z＝t^T(I-P_b)；

步驟5、根據公式d_ij＝zx_ij計算得到子窗口中x_ij像元的探測值d_ij，從而可獲得所述子窗口中每個像元的探測值；其中，x_ij為高光譜圖像中的像元向量；