基于多尺度分析的高光譜圖像目標(biāo)檢測算法研究

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1、工學(xué)碩士學(xué)位論文基于多尺度分析的高光譜圖像目標(biāo)檢測算法研究王純業(yè)哈爾濱工業(yè)大學(xué)2007年7月國內(nèi)圖書分類號：TN911.73國際圖書分類號：621.3工學(xué)碩士學(xué)位論文基于多尺度分析的高光譜圖像目標(biāo)檢測算法研究碩士研究生：王純業(yè)導(dǎo)師：張鈞萍副教授申請學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：信息與通信工程所在單位：電子與信息技術(shù)研究院答辯日期：2007年7月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TN911.73U.D.C.:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEn

2、gineeringRESEARCHONMULTISCALEANALYSIS-BASEDTARGETDETECTIONINHYPERSPECTRALIMAGERYCandidate:WangChunyeSupervisor:AssociateProf.ZhangJunping AcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringAffiliation:SchoolofElect

3、ronicsandInformationTechnologyDateofDefence:July,2007Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著成像光譜技術(shù)的發(fā)展，高光譜圖像的研究已經(jīng)進(jìn)入到對獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理和利用的階段。高光譜圖像具有光譜分辨率高、波段寬度窄、信息量大的特點(diǎn)，能夠以較高的光譜診斷能力區(qū)分和檢測地物目標(biāo)，因此用高光譜圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測的研究受到了廣泛的重視。然而數(shù)據(jù)量

4、大、數(shù)據(jù)維高、目標(biāo)小等因素也給檢測帶來了很大困難，一些傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法已經(jīng)無法取得良好的效果，因此有必要研究新的、有效的高光譜圖像目標(biāo)檢測算法。在這樣的背景下，本課題進(jìn)行了以下幾方面研究。首先，對高光譜圖像的特性和目標(biāo)檢測方法進(jìn)行了研究。在分析了光譜分辨率特性、空間相關(guān)性和波段間相關(guān)性后，采用特征提取進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，具體使用了主成分分析和獨(dú)立分量分析的方法。隨后介紹了RX檢測算法，并提出了基于高階矩的ROI提取和主成分目標(biāo)特征選擇兩項(xiàng)改進(jìn)措施，以進(jìn)一步提高檢測性能。其次，研究了多尺度幾何分析在目標(biāo)檢測上的

5、應(yīng)用，提出了基于Curvelet變換的高光譜圖像目標(biāo)檢測方法。當(dāng)前以Curvelet為代表的多尺度幾何分析方法具有良好的方向性、快速的收斂性和表達(dá)的稀疏性，比小波變換更適合處理圖像信號。論文詳細(xì)闡述了Curvelet變換及其實(shí)現(xiàn)，重點(diǎn)研究了用Curvelet變換增強(qiáng)高光譜圖像目標(biāo)特征的方法，并通過對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性與優(yōu)越性。最后，論文用多分辨率分析方法研究了空間、光譜和輻射分辨率對于目標(biāo)檢測的影響。通過介紹高光譜成像光譜儀，可以了解到研究所用圖像的成像原理、過程和參數(shù)。然后分別提出空間、光譜和輻射

6、的多分辨率分析方法，以此獲得不同分辨率的高光譜圖像。其檢測結(jié)果顯示各分辨率會對檢測產(chǎn)生不同程度的影響，可以根據(jù)需要確定合適的分辨率，在檢測效果與成像代價之間達(dá)到良好折衷。關(guān)鍵詞高光譜圖像；目標(biāo)檢測；多尺度分析；Curvelet變換-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractWiththedevelopmentofthespectrometertechnology,theresearchon hyperspectralimagerycomesintoanewstageemphasizingtheef

7、fectiveprocess andutilizationoftheacquireddata.Duetothehighspectralresolution,narrow bandwidthandlargeamountofinformation,hyperspectralimagerycanbeuseto distinguishanddetectgroundtargetwithquitehighdiagnosticability,sothe researchontargetdetectionoverhype

8、rspectralimagerybecomesafocus. However,thelargequantityofdata,highdimensionalityandsmalltargetsize makedetectiondifficultandreducetheeffectivenessoftraditionaldetection methodsseverely.Inthiscase,followingaspectsare