【摘 要】
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高光谱异常检测是高光谱图像处理领域的研究热点之一,在军事侦察、污染监测、矿物勘探等许多方面都有实际应用价值。虽然高光谱异常检测已经取得了不少成果,但其检测性能仍有一定的提升空间。RX是最经典的高光谱异常检测技术。本文主要研究适用于高光谱图像的超像素分割方法及其如何利用超像素分割技术提高RX检测性能。论文主要工作如下:(1)研究了基于熵率的超像素分割(Entropy Rate Superpixel,
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高光谱异常检测是高光谱图像处理领域的研究热点之一,在军事侦察、污染监测、矿物勘探等许多方面都有实际应用价值。虽然高光谱异常检测已经取得了不少成果,但其检测性能仍有一定的提升空间。RX是最经典的高光谱异常检测技术。本文主要研究适用于高光谱图像的超像素分割方法及其如何利用超像素分割技术提高RX检测性能。论文主要工作如下:(1)研究了基于熵率的超像素分割(Entropy Rate Superpixel,ERS)方法在高光谱图像中的应用。一方面,以欧氏距离(Euclidean Distance,ED),光谱角距离(Spectral Angle Distance,SAD)和光谱相关系数(Spectral Correlation Coefficient,COR)作为相似性度量指标,分别用全波段数据计算ERS中的边缘权重,构建了三种扩展的ERS方法:ERS-ED,ERS-SAD和ERS-COR,并与传统的对高光谱图像进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)预处理后再进行ERS超像素分割的PCA-ERS方法进行了实验比较和分析。另一方面,为了使超像素相对规则和紧凑,提出了一种精细微调的PCA-ERS方法(PCA-ERS-Fine Adjust,PCA-ERS-FA),对PCA-ERS提取的超像素边界进行微调。(2)针对RX算法中如何有效确定局部背景区域的问题,提出了一种基于超像素分割的双窗RX异常检测算法(Superpixel-based Dual Window RX,SPDWRX)。设计了基于超像素的双窗构建方法,使得背景区域不包含目标像元并且与目标像元差异明显,给出了相应的双窗RX检测值的计算方法。最后设计了两组对比实验:不同超像素分割方法的SPDWRX对比实验和SPDWRX与其它局部RX异常检测算法的对比实验。实验结果表明提出的基于超像素分割的异常检测算法能在保持提升算法的精度的同时可以提升算法的检测效率。(3)进一步研究了波段选择方法及对SPDWRX性能的影响。提出了一种基于Fisher描述分析的波段选择方法,利用RX异常检测算法选出背景像元,然后利用高斯微分函数计算差分背景子集,计算背景散射矩阵和总散射矩阵,得到背景散射矩阵与总散射矩阵的散射矩阵之比,通过前向选择算出波段,然后通过粒子群优化算法对其前向选择后的波段再进行筛选。通过实验验证了该波段选择方法能较大的提升双窗RX和SPDWRX的检测精度。
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