[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于張量光譜匹配濾波的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710374790.3
• 申請(qǐng)日: 2017-05-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107038436B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 谷延鋒;劉永健
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06T17/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 楊立超

一種基于張量光譜匹配濾波的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，本發(fā)明涉及涉及高光譜圖像的目標(biāo)檢測(cè)。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法中不能從三維數(shù)據(jù)整體進(jìn)行信息挖掘，檢測(cè)精度低的問(wèn)題。過(guò)程為：一：建立張量表示下的目標(biāo)和背景的信號(hào)表示模型；二：基通過(guò)給定的窗口大小，將待檢測(cè)的高光譜圖像轉(zhuǎn)換成三階張量的形式，建立基于局部鄰域的空X?空Y?光譜?樣本四階張量⁴D；三：求取⁴D的空X、空Y、光譜三個(gè)方向的協(xié)方差矩陣；四：得到映射后的新的三階張量；五：分別計(jì)算目標(biāo)光譜張量和空X?空Y?光譜三階張量與映射后的新的三階張量的內(nèi)積，判定待檢測(cè)高光譜圖像的像元是否為檢測(cè)目標(biāo)。本發(fā)明用于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及高光譜圖像的目標(biāo)檢測(cè)。

背景技術(shù)

高光譜傳感器通過(guò)上百個(gè)光譜通道獲取地物的反射輻射信息，其波段范圍覆蓋了從可見(jiàn)光到近紅外乃至長(zhǎng)波紅外區(qū)域，高光譜圖像同時(shí)包含了地物的空間信息、反射或輻射信息以及光譜信息，其特性通常被稱(chēng)為“圖譜合一”。而且，高光譜圖像數(shù)據(jù)提供了近乎連續(xù)的光譜采樣信息，可以記錄地物在光譜上很小的反射差異。這個(gè)特性被稱(chēng)作地物的診斷特性，可以作為對(duì)地物進(jìn)行分類(lèi)和檢測(cè)的依據(jù)。研究高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)新技術(shù)，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。在軍事方面，可以揭露敵方目標(biāo)的偽裝、隱藏和欺騙。在民用方面，公共安全、食品安全、質(zhì)量監(jiān)控、森林著火點(diǎn)檢測(cè)、失事點(diǎn)搜尋與營(yíng)救等方面已經(jīng)有重要應(yīng)用。

現(xiàn)有典型的目標(biāo)檢測(cè)方法有基于有限沖積響應(yīng)濾波器的約束能量最小化方法(constrained energy minimization，CEM)，正交子空間目標(biāo)檢測(cè)方法(orthogonalsubspace projection，OSP)，匹配子空間檢測(cè)方法(matched subspace detector，MSD)等經(jīng)典方法以及近幾年提出的稀疏表示檢測(cè)方法(sparse representation，SR)等。

當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)主要利用光譜匹配特性，通過(guò)光譜匹配程度判斷單點(diǎn)光譜的屬性，并未充分考慮在高分條件下空間約束增強(qiáng)的特性，即局部相關(guān)性增大的特性，空間-光譜聯(lián)合檢測(cè)方法可以提高光譜和空間的利用能力，但一般的空間-光譜聯(lián)合方法僅僅從光譜或空間的簡(jiǎn)單組合操作進(jìn)行分析，而不能從三維數(shù)據(jù)整體進(jìn)行信息挖掘，檢測(cè)精度低。

張量(tensor)，即多維數(shù)組，更正式地說(shuō)，一個(gè)N階張量就是N個(gè)向量的張量積的結(jié)果。一個(gè)向量是一階張量，一個(gè)矩陣是二階張量，三階或更高階張量稱(chēng)為高階張量。利用張量模型對(duì)圖像進(jìn)行表示，可以有效地利用圖像的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)信息，大幅提升了遙感圖像分類(lèi)等的性能。目前基于張量表示的遙感圖像處理方法已經(jīng)成功應(yīng)用到高光譜圖像的分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)當(dāng)中，并取得了更好的分類(lèi)和檢測(cè)結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法中不能從三維數(shù)據(jù)整體進(jìn)行信息挖掘，檢測(cè)精度低的問(wèn)題，而提出一種基于張量光譜匹配濾波的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法。

一種基于張量光譜匹配濾波的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法具體過(guò)程為：

步驟一：建立張量表示下的目標(biāo)和背景的信號(hào)表示模型；

步驟二：基于步驟一得到的模型，通過(guò)給定的窗口大小，將待檢測(cè)的高光譜圖像轉(zhuǎn)換成三階張量的形式，得到待檢測(cè)數(shù)據(jù)局部鄰域的空X-空Y-光譜三階張量，建立基于局部鄰域的空X-空Y-光譜-樣本四階張量

步驟三：求取步驟二得到的基于局部鄰域的空X-空Y-光譜-樣本四階張量的空X、空Y、光譜三個(gè)方向的協(xié)方差矩陣；

步驟四：對(duì)步驟三得到的三個(gè)方向上的協(xié)方差矩陣進(jìn)行求逆，得到逆矩陣，利用得到的逆矩陣對(duì)待檢測(cè)數(shù)據(jù)局部鄰域的空X-空Y-光譜三階張量進(jìn)行張量子空間投影，得到映射后的新的三階張量；