[發(fā)明專利]一種高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法和系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010692849.5
• 申請(qǐng)日: 2020-07-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112036235A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石悅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 北京安博達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國(guó)文

1.一種高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

對(duì)高光譜圖像進(jìn)行降維處理，并初始化端元矩陣和豐度矩陣；

將降維處理后的高光譜圖像像元利用所述初始化后的端元矩陣和豐度矩陣進(jìn)行投影處理得到高光譜圖像端元投影空間信息量特征；

基于所述高光譜圖像端元投影空間信息量特征量對(duì)預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)迭代求解得到端元矩陣和豐度矩陣；

基于所述端元矩陣和豐度矩陣確定每個(gè)像元的地物組成；

其中所述目標(biāo)函數(shù)基于空間信息統(tǒng)計(jì)模型的投影信息量和基于凸面幾何模型的最小端元體積約束構(gòu)建。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述對(duì)高光譜圖像進(jìn)行降維處理，包括：

設(shè)端元數(shù)為p；

利用最小噪聲分離變換MNF的正反變換對(duì)所述高光譜圖像進(jìn)行噪聲白化處理，取前p-1個(gè)波段進(jìn)行反變換，獲得噪聲白化圖像，作為降維后的高光譜圖像R。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述初始化端元矩陣和豐度矩陣，包括：

隨機(jī)選取所述高光譜圖像R中的p個(gè)點(diǎn)作為初始端元，并令初始豐度矩陣的初值為0。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述將降維處理后的高光譜圖像像元利用所述初始化后的端元矩陣和豐度矩陣進(jìn)行投影處理得到高光譜圖像端元投影空間信息量特征，包括：

將所述高光譜圖像R中所有像元投影到端元矩陣中得到投影矩陣；

基于所述投影矩陣中所有非負(fù)特征值的和得到高光譜圖像端元投影空間信息量特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述投影矩陣的計(jì)算式如下：

M＝(I-P_E)R

式中，M為投影矩陣，P_E為端元矩陣E的投影算子；

所述投影算子P_E的計(jì)算式如下：

P_E＝E(E^TE)^-1E^T。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述高光譜圖像端元投影空間信息量特征的計(jì)算式如下：

J_IC(E)＝tr(∑_M)＝∑α_i

式中，J_IC(E)為高光譜圖像端元投影空間信息量特征，M為投影矩陣；∑_M是投影矩陣M的協(xié)方差矩陣，α_i為協(xié)方差矩陣Σ_M的第i個(gè)非負(fù)特征值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述目標(biāo)函數(shù)為：

E≥0，C≥0

式中，為模型誤差值，λ和η分別為正則化參數(shù),J_VC(E)為最小端元體積約束函數(shù)，E為高光譜圖像R的端元矩陣，C為豐度矩陣，p為端元數(shù)，為p維行向量；

所述最小端元體積約束函數(shù)如下式：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：所述對(duì)預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)迭代求解得到端元矩陣和豐度矩陣，包括：

計(jì)算所述目標(biāo)函數(shù)的偏微分值

基于信息量和體積約束非負(fù)矩陣分解端元提取目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化迭代規(guī)則，設(shè)置迭代計(jì)算終止條件；

設(shè)定σ值，對(duì)所述目標(biāo)函數(shù)迭代求解，當(dāng)滿足迭代終止條件，則結(jié)束迭代。

優(yōu)選的：所述目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化迭代規(guī)則為：

式中，E_i+1為目標(biāo)函數(shù)第i+1次迭代生成的端元矩陣，C_i+1為第i次迭代的生成的豐度矩陣，α_i和β_i分別是端元矩陣和豐度矩陣的迭代步長(zhǎng)。

優(yōu)選的，所述對(duì)預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)迭代求解得到端元矩陣和豐度矩陣，之前還包括：令目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化迭代規(guī)則中的