高光譜圖像異常目標檢測及光譜成像在偽裝評估方面的應用研究.pdf

1、高光譜圖像較高的光譜分辨率使其在光譜診斷方面具有良好的性能，因此非常適合從自然背景中提取人造目標。其中，高光譜圖像異常檢測算法不需要先驗光譜信息就能夠檢測出跟背景存在光譜差異的目標，這一特性使其在目標檢測領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注。同時光譜成像偵察技術(shù)的興起對傳統(tǒng)的軍事偽裝技術(shù)帶來了巨大挑戰(zhàn)，因此將光譜成像技術(shù)引入偽裝效果評估，使得面對多元化的戰(zhàn)爭，能夠更加全面的對戰(zhàn)場生存能力及目標隱蔽性能進行評估，具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文在對高光譜圖像數(shù)據(jù)

2、結(jié)構(gòu)深入分析的基礎(chǔ)上，重點對高光譜圖像異常檢測算法以及光譜成像技術(shù)在偽裝效果評估方面應用做了研究。
　　首先，對傳統(tǒng)的高光譜圖像異常檢測算法分析，找出其不足，針對不足之處研究了基于降維算法的異常檢測方法，并對高光譜圖像數(shù)據(jù)降維算法進行研究，對基于最小噪聲分離（MNF）變換的降維算法進行了改進。最小噪聲分離變換中最重要的一步是對噪聲協(xié)方差矩陣進行估計，本文采用鄰域加權(quán)均值法以及使用Canny算子對噪聲協(xié)方差矩陣進行估計，獲得較好的降