[發明專利]一種基于空譜信息結合的高光譜艦船檢測方法

有效

• 申請號: 201710052487.1
• 申請日: 2017-01-24
• 公開（公告）號: CN106886760B
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發明（設計）人: 鄧宸偉;代嘉慧;王文正;趙保軍;唐林波
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李愛英;郭德忠

本發明提供了一種基于空譜信息結合的高光譜艦船檢測方法，能夠解決現有艦船檢測方法中艦船目標的檢測的準確度和虛警的問題。本發明方法中涉及基于類間差異性的無監督光譜子區間篩選方法，是一種準確、快速、魯棒性強的無監督光譜波段篩選方法。閾值分割中加入了水域的相對穩定性，極大削弱了亮度值較低的非水域區域對檢測結果的干擾，能夠實現十分準確的海陸分割結果，該方法簡單、快速并且自適應。本發明提出了對RX異常檢測結果進行空間特征增強的方法，即利用二維本征模態分解重構圖像，并且該方法是自適應的，完全依賴數據本身的結構。本方法利用物質的光譜特征分析物質的主要材質構成，所有光譜均可由光譜字典中光譜向量線性組合得到。

技術領域

本發明涉及高光譜遙感圖像處理技術領域，具體涉及一種基于空譜信息結合的高光譜艦船檢測方法。

背景技術

隨著衛星遙感技術的飛速發展，衛星遙感經歷了由傳統光學圖像，到數個波段的多光譜圖像，再到數百個波段的高光譜圖像的發展過程，傳感器成像的光譜分辨率已達到5nm的精度。現有高光譜成像器件已經可以獲得覆蓋所有可見光和近紅外波長在內的幾十甚至幾百個波段的中高空間分辨率圖像，不同波段的圖像集合起來，形成一個高光譜立方體。從單個波段的角度看，它是空間里分辨率較低的二維圖像；從像素點的角度看，它是高維光譜向量。

與傳統光學圖像不同，高光譜圖像具有“圖譜合一”的特點，高光譜數據源的出現，以及它所具有的“圖譜合一”、“光譜字典”的特性，該數據在傳統光學圖像空間維的基礎上增加了具有較高光譜分辨率的光譜維度。由于分子、原子、離子的晶振不同，任何物質的吸收或反射光譜都有著自己獨特的特征。從探測和識別物質構成的角度上來說，光譜向量承載著物質特有的材質屬性，是“光譜字典”，這為衛星遙感圖像目標探測與識別提供了良好的素材。

艦船檢測是衛星遙感圖像處理中一個十分重要的問題，它與我國國防以及沿海地區的安全具有十分密切的關系。現在，應用于艦船檢測的數據源主要有SAR圖像和傳統光學圖像。SAR圖像穿透性強，可探測云層及云層以下物質，然而，該成像方法在成像原理上存在距離徙動的問題，該問題會造成目標模糊，從根本上影響艦船目標的存在和位置判定。傳統光學圖像空間分辨率高，主要依靠艦船的獨有形態，對艦船目標提取空間特征，并利用相應分類器進行艦船與非艦船的分類。然而，由于港口以及遠洋區域存在大量與艦船形態相近的偽目標，如浮標、碎云、港口，跨海公路和鉆井平臺等，使得現有光學艦船檢測方法存在諸多虛警。而在實際應用中，SAR艦船檢測中存在的艦船目標模糊以及光學艦船檢測中存在的目標虛警問題，對相關戰略決策和目標打擊任務具有十分惡劣的影響，針對衛星遙感圖像進行精準的艦船檢測是現在急需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于空譜信息結合的高光譜艦船檢測方法，能夠解決現有艦船檢測方法中艦船目標的檢測的準確度和虛警的問題。

本發明的技術方案包括如下步驟：

步驟1，對原始高光譜圖像進行光譜采集，分別構建艦船目標光譜子空間和非目標光譜子空間，其中非目標包括偽目標和背景；

步驟2，光譜波段篩選：

步驟2.1，計算目標光譜子空間中所有目標光譜的均值，作為均值目標光譜，從非目標光譜子空間中任意選取K條非目標光譜，將均值目標光譜與選取的K條非目標光譜放置在同一坐標系中；

步驟2.2，設置滑動窗口；

步驟2.3，計算在滑動窗口內的均值目標光譜分別與K條非目標光譜的歸一化歐氏距離其中xt為均值目標光譜向量，xkt為第k條非目標光譜向量，其中k＝1,2,3…K；

步驟2.4，將步驟2.3得到的K個歸一化歐氏距離進行閾值分割，記錄最優分割閾值所對應的目標函數值S，其中最優分割閾值為使目標函數值S最大的分割閾值；