[發(fā)明專利]基于高光譜圖像的空時聯(lián)合異常檢測方法和電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810493266.2
• 申請日: 2018-05-22
• 公開（公告）號: CN108765460B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王津申;李陽;劉翔;謝啟明;鮮寧;龍華保
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué);上海航天控制技術(shù)研究所
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/194
• 代理公司: 北京易捷勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11613
• 代理人: 齊勝杰

本發(fā)明公開了一種基于高光譜圖像的空時聯(lián)合異常檢測方法和電子設(shè)備，方法包括：針對高光譜圖像序列，獲取所述高光譜圖像序列中每一幀圖像的空間異常圖；獲取所述高光譜圖像序列中每一幀圖像的時間異常圖；根據(jù)上一幀圖像的聯(lián)合異常圖，獲取當(dāng)前幀的目標(biāo)檢測的軌跡預(yù)測圖；上一幀為與當(dāng)前幀相鄰的幀；根據(jù)所述每一幀的空間異常圖、時間異常圖和軌跡預(yù)測圖，獲取所述高光譜圖像立方體中目標(biāo)的聯(lián)合異常圖。本發(fā)明的方法應(yīng)用在空中飛機目標(biāo)的檢測場景中具有較低的虛警率和較高的檢測概率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)，尤其涉及一種基于高光譜圖像的空時聯(lián)合異常檢測方法和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著高光譜傳感器的發(fā)展，高光譜圖像已經(jīng)被應(yīng)用到很多經(jīng)典的圖像處理問題之中。相比于單波段傳感器，高光譜傳感器能夠同時采集到圖像的光譜特征信息和空間特征信息。這也是高光譜圖像在圖像處理領(lǐng)域的重要優(yōu)勢。

弱小目標(biāo)是指在圖像中尺寸很小、強度很弱、信噪比很低的感興趣目標(biāo)。弱小目標(biāo)檢測在軍事和民用領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，吸引了很多研究者的興趣。由于高光譜圖像中存在復(fù)雜背景、噪聲雜波的干擾和長距離傳輸?shù)乃p，感興趣的目標(biāo)的信噪比會非常低。而且，不同目標(biāo)具有不同的信噪比，也會造成目標(biāo)檢測的遺漏或誤判。研究者并不能從單一波段的紅外圖像中獲得準(zhǔn)確可靠的檢測結(jié)果。高光譜圖像含有目標(biāo)的光譜信息，往往可以得到更好的檢測結(jié)果。因此，如何檢測并跟蹤弱小目標(biāo)成為高光譜圖像處理領(lǐng)域中當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問題之一。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本發(fā)明提供一種基于高光譜圖像的空時聯(lián)合異常檢測方法和電子設(shè)備，該方法能夠從高光譜圖像序列中檢測出弱小的運動目標(biāo)，檢測結(jié)果準(zhǔn)確率高，虛警率低。

第一方面，本發(fā)明提供一種基于高光譜圖像的空時聯(lián)合異常檢測方法，包括：

101、針對高光譜圖像序列，獲取所述高光譜圖像序列中每一幀圖像的空間異常圖；

102、獲取所述高光譜圖像序列中每一幀圖像的時間異常圖；

103、根據(jù)上一幀圖像的目標(biāo)檢測結(jié)果，獲取當(dāng)前幀目標(biāo)檢測的軌跡預(yù)測圖；上一幀為與當(dāng)前幀相鄰的幀，所述目標(biāo)檢測結(jié)果是通過上一幀圖像的空間異常圖、時間異常圖和軌跡預(yù)測圖生成的；

104、根據(jù)所述每一幀的空間異常圖、時間異常圖和軌跡預(yù)測圖，獲取所述高光譜圖像序列中目標(biāo)的聯(lián)合異常圖。

可選地，所述步驟101之前，所述方法還包括：

100、對所述高光譜圖像序列進行降維處理，獲得降維后的高光譜圖像序列；

相應(yīng)地，所述步驟101具體為：

獲取降維后的高光譜圖像序列中每一幀的空間異常圖；

所述步驟102具體為：

獲取降維后的高光譜圖像序列中每一幀的時間異常圖。

可選地，所述步驟101包括：

采用公式S(x,y,t)＝(V^t-μ^t)^T·(Φ^t)^-1·(V^t-μ^t)獲取空間異常圖S(x,y,t)；

其中，V^t∈R^1×k指PC(x,y,k,t)中的待檢測像素的特征向量,μ^t∈R^1×k指 PC(x,y,k,t)的均值,Φ^t指PC(x,y,k,t)的自協(xié)方差；PC(x,y,k,t)為降維后的高光譜圖像序列或原始高光譜圖像序列。

可選地，所述步驟102包括：