基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测

针对经典RX检测算法所存在的窗口分析方式的不足,提出一种基于嵌套窗口分析的高光谱图像小目标检测算法,并将这种嵌套方式应用到线性RX、非线性核特征向量空间分解（KEST）算法之中,对不同窗口方式的检测算法以及非线性判别分析检测算法进行了详尽的对比分析．实验表明,在3层嵌套窗口下的文中算法能够获得更好的目标检测效果．     

基于背景抑制及顶点成分分析的高光谱异常小目标检测

高光谱图像异常小目标检测数据量大、信息提取困难.文中提出了一种不需要先验信息并且计算复杂度较低的快速检测算法——基于背景抑制及顶点成分分析（EVCA）的异常小目标检测.利用高光谱图像端元是单形体顶点这一特性,在抑制背景后的图像上提取目标端元,并结合光谱匹配技术完成目标检测.为了验证新方法的有效性,与不经过背景抑制的VCA算法及传统检测算法进行了比较.实验结果表明,该算法不需要先验信息,体现了较好的检测效果.     

基于上下文多字典学习的高光谱波段选择

高光谱图像存在大量冗余信息,波段选择是一种有效的减少冗余、降低光谱维数的方法.提出一种基于上下文多字典学习的高光谱图像波段选择算法.该算法使每个波段的图像都可以通过其他波段图像的线性组合来近似表示,而且能够保证相邻波段图像具有相似的性质.同时通过稀疏求解方法求出每个波段对应整个原始图像的权重,便可按照权重来选择波段.实...     

基于视觉显著性波段选择的高光谱分类

波段选择是一种能够减少高光谱图像数据量的同时不改变其物理信息的处理方式,然而,大部分波段选择方法都以选择信息量最大的波段子集为思路,而信息量最大的波段子集却并不一定在后续的分类中有着最佳表现.为达到更好的高光谱分类效果,引入视觉显著性方法,定义基于显著图的波段评价指标,以充分利用各波段图像的空间信息,结合固有的光谱信息...     

高光谱影像化学气体检测算法研究

在研究高光谱影像目标检测常用算法的基础上,将约束能量最小化方法(CEM)、正交子空间投影(OSP)、广义似然比检验(GLRT)及自适应一致估计器(ACE)等算法应用到高光谱影像化学气体检测中。实验采用两组合成的高光谱影像数据,实验结果显示算法可行,且ACE算法取得最好的检测效果。     

基于近似后验信息的高光谱海上舰船目标检测

针对近海场景高光谱舰船目标检测易受海岸附近岛屿目标影响,造成检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于近似后验信息的舰船检测方法.首先对近、短波红外波段灰度影像进行海陆预分割;然后通过顶点成分分析从陆地区域获取陆地近似后验光谱,并利用其对海域进行约束能量最小化检测,去除海域中的疑似陆地像元;最后再利用顶点成分分析从新海域中...     

基于通道注意力机制的高光谱目标跟踪方法

传统目标跟踪算法根据彩色图像中目标的颜色、纹理等视觉信息进行目标跟踪.当目标发生形变或被遮挡时,彩色图像中目标的视觉信息容易发生改变,导致传统目标跟踪器失效.高光谱图像(HSI)中包含连续的波段光谱信息,在上述场景下具有更强的稳定性,有助于提高目标跟踪算法的鲁棒性.提出一种基于通道注意力机制的目标跟踪算法(CAM).该方法将HSI不同通道的全局光谱信息和图像通道间的相关信息融合表征为权重向量;然后,通过加权重新校准HSI中的光谱响应值,增强图像中目标波段光谱信息的有效性,抑制冗杂的背景光谱信息的干扰,使得HSI中目标和背景之间的可分离性增强;最后将加权后的图像输入到跟踪网络中得到预测结果.在高光谱视频数据集上的实验结果表明,该算法具有良好的跟踪性能,优于多数现有的目标跟踪算法.     

基于近邻子空间划分的高光谱影像波段选择方法

在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满足实际使用的目的.而且,随着聚类中心数量的增加,大多数波段选择算法的精度存在不同程度的下降趋势.针对当前基于聚类的波段选择方法存在对聚类中心数的强敏感性和选择的特征波段子集高相关性的问题,提出了一种基于近邻子空间划分的波段选择方法(SEASP).该方法主要包括近邻子空间划分和特征波段选取两个步骤.考虑到高光谱波段之间的有序性,SEASP首先计算出相邻波段之间的相关系数,得到相关系数向量.若两个波段之间的相关性在某个区间内最小,即相关系数的变化率在该区间内最大,说明这两个波段在很大概率上不属于同一组,为两个相邻分组之间的分割点.因此,在相关系数向量的基础上,计算出其对应的若干个极小值,通过极小值的选取来确定最终划分的子空间.最后以信息熵为度量标准从划分的子空间中选出特征波段子集.在3个公开数据集的实验结果表明,提出的SEASP算法与其他算法相比,不仅原理简单,而且在精度...     

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的.综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500～900 nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像.     

基于端元提取的高光谱图像亚像元目标异常检测算法

针对高光谱图像异常检测因为背景复杂、存在亚像元目标而导致检测效果下降的问题,提出了一种新的检测方法。该方法首先对高光谱数据使用主成分分析法进行背景抑制,然后使用正交子空间投影方法进行端元提取,再使用光谱角度匹配技术进行异常检测。最后与其他两种检测方法比较,具有更好的检测效果,证明该方法的有效性。     

高光谱遥感波段选择的非线性投影寻踪方法

针对高光谱遥感波段选择问题，提出了一种非线性投影寻踪指标，构造了投影寻踪迭代算法．对植被高光谱遥感图像的实验分析表明，该方法所选出的三个特征波段基本上相当于三个主成分方向所包含的信息量，特别是提高了易混类别的分类精度．     

基于改进模板匹配算法的靶标图像检测

针对现代靶场所面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低的实际问题,提出了一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法对传统的模板匹配方法进行了改进,能够在靶场测试仪器捕获的图像中,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现武器装备动态、静态性能测试。     

基于加权距离邻域选取策略的多模态过程故障检测

针对多模态过程数据密度不规则性提出的一类基于密度的方法,大多是以欧式距离为基础来比较彼此间的相似性,从而检测过程是否发生故障。然而多模态数据密度在较小范围内变化较大,采用欧式距离很难获得全面的数据信息。本文提出了一种新的基于加权距离选择邻居的策略,该策略首先对距离进行合理的加权,再根据新的加权距离重新选择样本点的邻居,能有效地避免数据信息不全面的问题。在仿真实验中,首先通过比较基于传统的欧式距离和基于本文加权距离选取的邻居,说明本文策略的优越性;进而将该策略与局部离群因子(Local Outlier Factor,LOF)结合用于TE过程,对TE过程的仿真结果表明该策略在应用于基于密度的检测方法上获得了的良好效果。     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题,提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法.首先,采用Harris检测算法提取图像特征点;然后,提出一种新的特征点描述子定义方法,计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点,通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实现特征匹配;最后,根据匹...     

基于向量小波变换的小目标检测方法

研究红外图像中的小目标检测问题 .将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变 ,用向量小波变换来增强目标 ,抑制噪声 ,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法 .实验结果表明 ,对一般噪声条件下得到的红外目标图像 ,该方法能准确地检测、定位和分割小目标 .而且 ,该方法鲁棒性好 ,简单实用     

基于有向性探测阵列的静电体目标探测

普通静电探测极板是全向接收的,为了避免目标周围其它电场的干扰,使探测极板具有方向性,引入了接地局部屏蔽的方案. 设计了一个探测器阵列,且在每个探测单元外加屏蔽筒,并通过仿真验证了该探测阵列对于静电目标在作为体目标时实现探测的可行性.     

基于小波变换的弱小目标检测

研究了天空、海面或野外地面背景下运动弱小目标的检测,对图像进行了小波分析,使用小波反变换将背景中低频分量和杂散噪声去除,并采用自适应阈值处理,用最大非零像素数分割方法进行分割,最后经过插值、填充得出检测结果.实验结果表明,该方法能有效地检测和定位弱小目标,并具有较强的抗噪声性.     

一种运动背景下视觉注意辅助的目标检测方法

针对运动背景下序列图像中前景目标难以准确检测的问题,提出了一种视觉注意辅助ViBe算法的目标检测方法.首先利用提出的"记忆窗"随机抽样一致性算法估计出背景运动模型,再将补偿后的帧图像送入视觉显著性辅助ViBe算法进行目标检测,其中背景更新因子由图像的二维熵和显著性共同决定,同时,显著性特征也被用来对"鬼影"效应进行滤波抑制.实验结果表明,在缺乏运动前景目标的先验知识的情况下,本方法能够有效地解决通常方法对运动背景中的目标难以甚至无法检测的问题,并且具有较高的鲁棒性和检测效率.     

基于运动目标检测的交互式图片浏览系统

研制了一种基于运动目标检测技术的交互式图片浏览系统.首先使用高斯混合模型对背景进行建模,提出把传统的RGB颜色空间转化为YCbCr颜色空间的改进方法,以提高检测算法对光照变化的鲁棒性,实现对前景移动目标的有效检测,进而分离出目标对象,同时结合肤色检测技术和Canny边缘检测算法来实现对移动目标的定位.最后对实际开发的系统进行功能测试验证,取得了良好的预期效果.