[發明專利]一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法

在審

• 申請號: 202110735048.7
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113553914A
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 韓曉青;葉發旺;孟樹
• 申請（專利權）人: 核工業北京地質研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/40;G06K9/44;G06K9/46;G06K9/62;G01J3/28
• 代理公司: 核工業專利中心 11007
• 代理人: 陳麗麗

1.一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟(1)、將高光譜三維圖像矩陣轉換為二維矩陣L；

步驟(2)、對高光譜CASI數據進行中值濾波MF處理；

步驟(3)、對高光譜CASI數據進行主成分分析PCA處理；

步驟(4)、對高光譜CASI數據進行GRX檢測和閾值分割處理。

2.根據權利要求1所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(1)中二維矩陣L為：L＝J×M；J為列向量；M為行向量，表示CASI圖像所有像素個數。

3.根據權利要求1所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)包括：

步驟(2.1)、對一個大小為m×n的卷積濾波器w(s,t)與CASI圖像J(x,y)進行卷積處理；

步驟(2.2)、依次將每個m×n大小CASI圖像矩陣中每一個像元值和w(s,t)相乘，形成m×n個數列，取數列的中值代替m×n大小CASI圖像矩陣中心像元值。

4.根據權利要求3所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(2.1)中卷積處理的計算公式如下：

其中，a＝(m-1)/2，b＝(n-1)/2；a表示正在卷積處理圖像像元行數；b表示正在卷積處理圖像像元列數；J(x,y)表示CASI圖像；w(x,y)表示卷積濾波器；w(s,t)表示行數為s，列數為t的卷積濾波器值；J(x-s,y-t)表示行數為x-s，列數為y-t圖像像元值。

5.根據權利要求1所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(3)包括：

步驟(3.1)、計算特征向量矩陣P；

步驟(3.2)、對高光譜CASI數據進行PCA線性變換。

6.根據權利要求5所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(3.1)包括：

步驟(3.1.1)、計算MF處理后的二維矩陣X的協方差矩陣；

步驟(3.1.2)、計算協方差矩陣的特征值和特征向量；

步驟(3.1.3)、將特征值從大到小排序，選擇特征值由大到小排列的若干特征值，其中若干特征值的數量為列向量J的數量的一半，然后將若干特征值對應的特征向量分別作為行向量組成特征向量矩陣P。

7.根據權利要求5所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(3.2)中PCA線性變換的公式為：

Y＝PX (2)

其中，P為特征向量矩陣；Y為PCA線性變換處理后的二維矩陣；X為MF處理后的二維矩陣。

8.根據權利要求1所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(4)包括：

步驟(4.1)、對高光譜CASI數據進行GRX檢測；

步驟(4.2)、對GRX檢測后的數據進行閾值分割處理。

9.根據權利要求8所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(4.1)包括：

步驟(4.1.1)、根據PCA線性變換處理后的波段數，像素個數，獲得三維CASI矩陣；

步驟(4.1.2)、將三維CASI矩陣轉換為二維矩陣Q；

步驟(4.1.3)、進行二維矩陣Q的GRX異常檢測。

10.根據權利要求9所述的一種CASI高光譜數據異常目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(4.1.2)中二維矩陣Q為：Q包括M個行向量表示CASI圖像所有像素個數，J個列向量表示CASI圖像波段數。