高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究
基于CEM的高光谱图像小目标检测算法
ｗ ｔ ｌｗ ｐｏ ａ ｉｔ ｓｉ ｎｉ ｇ ｃｎ． ｉ ｔ ，ｈ ｙ ｅ ｐ ｃ ａ ｉ ｇ ａ ｒ ｅｔ ｎｏａｓｂｐ ｃ， ｈｃ ａ ｉ ｏ ｒｂｂｌｉ ｎａ ｈ ｉｅ ｍａ ｅｓｅ ｅ Ｆｒ ｌ ｔｅｈ ｐｒ ｅｔ ｌ ｍａ ｅｗ ｓｐｏ ｃｅ ｏ ｔ ｕ ｓａｅ ｗ ｉ ｗ ｓ ｓｙ ｓ ｒ ｊ ｄ ｈ
ｂ ｘ ａ ｔ ｄ ｕ ｉ ｇ ｉ ｒ ｔ ｅ ｅ ｒ ｒ ａ ａｙ ｉ ｍｅｈ ｄ ｈ ｎ ｓ ｇ ｅ ｔａ ｔｄ ｓ ｅ ｔａ ａ ｅ ｄ ｓ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ，ＣＥ ｓ ｅ ｅ ｔ ｃｅ ｓｎ ｔ ａｉ ｒｏ ｎ ｌ ｓ ｔ ｏ ．Ｔ ｅ ，ｕ ｉ ｘ ｒ ｃ ｅ ｐ ｃ ｓ ｔ ｅ ｉ ｄ ｓｇ ａｕ ｅ ｒ ｅ ｖ ｓ ｎ ｒ ｈ ｒ Ｍ ｗａ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｄ ｍｐ ｅ ｎ ｅ ．Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ａ ｆｅ ｔ ｅｙ ａ ｄ ｒ ｌ ｂ ｙ ｄ ｔ ｃ ｈ ｍ ａｌｔ ｒ ｅ ｘ ｍ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｌ ｏ ｔ ｉ ｓ ｉ ｍ ｃ ｎ ｅ ｃｉ ｌ ｎ ｅｉ ｌ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｓ ｌ ａ ｇ ｔ ｆ ｖ ａ ｏ ｈ ｐ ｒｐ ｃｒ ｌ ｉ ｇ ． ｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｆ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｔ ｓ ｃｏ ｅ ｔ ｈ ｅｆ ｒ ａ ｃ ｆ ＣＥＭ ，ｂ ｔｔ ｅ ｎ ｗ ｙ ｅ ｓ ｅ ｔ ｍａ ｅ Ｔｈ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｌ ｓ ｏ ｔ ｅ ｐ ｒｏ ａ ｍ ｈ ｉｍ ｍ ｎ ｅｏ ｕ ｈ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｅａ ｐ ｉａ ｌ ｎ ｏ ｓｎ ｔ ｅ ｄｔ ｅｐ ｏ ｆ ｒ ａｉｎ ｏ ｅｄ ｓ ｅ ｉ ａ ｏ ｒ ｅ ｌｏｉ ｔ ｉ ｍ ｒ ｐ ｌ ｂ ｅａ ｄｄ ｅ ｏ ｅ ｒ ｒ ｎ ｏ ｍ ｓ ｃ ｎ ｈ ｉ ｉ ｍ ｔ ｆ ｅ ｉ ｄｓｇ ｌ ｕ ｃ ． ｏ ｈ ｔ ｒ ｎ ｓ
高光谱成像技术的原理和应用
高光谱成像技术的原理和应用1. 引言高光谱成像技术是一种非常重要的光谱成像技术，它能够获取目标物体的高光谱信息，进而实现对目标物体进行分类、定量分析、检测等多种应用。
本文将介绍高光谱成像技术的原理和应用。
2. 高光谱成像技术的原理高光谱成像技术基于光谱学原理，通过获取物体不同波长处的反射、吸收或发射光谱信息，来实现对物体的检测和分析。
其原理包括以下几个方面：2.1 光谱分辨率光谱分辨率是指在一定波段范围内可以区分的最小波长变化。
高光谱成像技术具有较高的光谱分辨率，可以分辨出目标物体的微小变化。
2.2 光谱采集高光谱成像技术通过传感器采集物体在不同波长处的光谱数据。
传感器会记录下物体在连续波长范围内的光谱反射强度，形成一幅高光谱影像。
2.3 数字处理采集到的高光谱影像需要进行数字处理，常见的处理方法包括校正、噪声去除、波长配准等。
数字处理能够进一步提取出目标物体的特征信息。
2.4 数据分析高光谱影像的数据分析常包括目标检测、分类、定量分析等。
通过数据处理和分析，可以实现对目标物体的快速、准确的识别和分析。
3. 高光谱成像技术的应用高光谱成像技术在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：3.1 农业领域高光谱成像技术可以用于农作物的健康监测、病虫害的早期检测等。
通过对农田进行高光谱成像，可以及时发现农作物叶片的问题，并针对性地采取措施，提高农作物的产量和质量。
3.2 环境监测高光谱成像技术可用于环境监测，如水质监测、空气污染监测等。
通过对水体或大气中光谱的采集和分析，可以实现对环境污染程度的判断和监测。
3.3 矿产勘探高光谱成像技术可以用于矿产勘探，如寻找矿石和矿藏等。
通过对地表光谱的分析，可以发现矿藏的特征信号，并提供勘探方向和指导。
3.4 医学领域高光谱成像技术在医学领域中有广泛的应用，如肿瘤检测、皮肤病诊断等。
通过捕捉目标区域的高光谱影像，可以获取目标组织的特征信息，从而实现对疾病的早期检测和诊断。
红外小目标的增强与检测
红外小目标的增强与检测红外小目标的增强与检测近年来，随着红外技术的快速发展，红外成像在军事、安防、环境监测等领域得到了广泛应用。
红外成像技术能够侦测到热量辐射，即使在昏暗或复杂环境下，也能准确识别和追踪目标。
然而，在面临红外小目标的增强与检测时，仍然面临一些挑战。
红外小目标增强是为了提高红外图像质量，从而更容易检测和识别目标。
一般来说，红外小目标增强技术主要包括图像去噪、增强对比度以及目标形状和轮廓的提取。
首先，图像去噪是红外图像增强的关键步骤之一。
通过去除噪声，可以更好地保留目标的细节信息。
目前，常用的图像去噪方法包括小波降噪、自适应中值滤波等。
其次，对比度增强也是一项重要任务，可以通过直方图均衡化、伽马变换等方式来提高图像的对比度。
最后，目标形状和轮廓的提取是另一个关键步骤，可以帮助进一步识别和分析目标。
主流的目标形状和轮廓提取算法包括边缘检测、Canny算子以及Sobel算子等。
在红外小目标的检测中，目的是通过图像处理技术来从红外图像中抽取目标信息。
红外小目标检测的挑战在于目标尺寸小、表面温度与周围环境相似、红外图像中噪声较多等因素。
传统的方法主要依靠特征提取和目标识别算法，如边缘检测、模板匹配以及深度学习等。
然而，随着深度学习技术的迅速发展，目标检测算法已经取得了显著的进展。
基于深度学习的目标检测算法通过卷积神经网络提取图像特征，结合目标位置和分类信息，实现了更准确的目标检测和识别。
除了上述增强与检测方法，还可以通过红外图像融合技术来进一步提高红外小目标的检测效果。
红外图像融合是指将多个红外图像融合在一起，以提供更全面和更准确的目标信息。
常见的红外图像融合方法包括加权平均法、小波变换融合法以及卷积神经网络融合法。
这些方法通过综合利用不同红外图像的信息，将目标信息更加鲜明地显示出来，并提高目标检测的准确性。
在实际应用中，红外小目标的增强与检测技术已经得到了广泛应用。
例如，在军事领域中，红外小目标的增强与检测技术可以用于侦查敌方装备和人员，提供实时的情报支持。
高光谱遥感图像处理与应用研究
高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
图像处理技术在目标检测中的使用方法研究
图像处理技术在目标检测中的使用方法研究概述：目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中准确地识别出特定的目标。
近年来，随着深度学习的发展，图像处理技术在目标检测中的应用呈现出了越来越广阔的前景。
本文将通过研究目标检测中常用的图像处理技术，探讨其使用方法及效果。
一、图像预处理对于目标检测任务来说，图像预处理是一个关键的步骤，其目的是通过一系列的处理操作，尽可能地提取出目标的关键特征，从而提高检测的准确性和稳定性。
常用的图像预处理技术包括：1. 图像尺寸调整：将图像调整为固定的尺寸，确保输入的图像在尺寸上具有一致性。
2. 图像增强：通过增强图像的对比度、色彩、清晰度等方面，使目标在图像中更加显著、容易被检测到。
3. 去噪处理：通过降低图像的噪声水平，减少目标检测时可能出现的误检情况。
二、特征提取在目标检测中，特征提取是一个不可或缺的步骤，用于从图像中提取出具有代表性的特征来描述目标。
常见的特征提取方法包括：1. 基于颜色特征：通过提取目标的颜色信息，例如颜色直方图、颜色矩阵等，来描述目标的特征。
2. 基于纹理特征：利用纹理信息，如灰度共生矩阵、小波变换等，描述目标的纹理特性。
3. 基于形状特征：通过提取目标的几何形状、轮廓等特征，来描述目标的形状特性。
三、目标检测算法1. 传统的目标检测算法传统的目标检测算法主要包括基于模板匹配的方法、基于特征的方法和基于统计的方法等。
这些方法依赖于事先定义的特征或模型，对目标的检测效果受限。
2. 基于深度学习的目标检测算法深度学习的兴起为目标检测带来了革命性的变化，其中最有代表性的算法是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的方法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些方法通过在大规模数据集上进行训练，能够自动地学习到图像中目标的特征，并实现准确、高效的目标检测。
四、图像分割技术图像分割是目标检测中的一个重要环节，其目的是将图像分割成若干个具有相似特征的子区域。
(完整word版)高光谱目标检测文献综述
基于核方法的高光谱图像目标检测技术研究----文献选读综述报告1前言20 世纪80 年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。
从20 世纪90 年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段。
高光谱遥感图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景，是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题。
2 研究目的及意义高光谱遥感图像是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄且光谱连续的图像数据（如图1.1所示）。
成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度小于10 nm）的光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。
图1.1 成像光谱仪探测地物目标示意图[1]高光谱遥感技术主要利用各种地物（例如某种土壤、岩石和作物）对不同的光谱波长具有各不相同的吸收率和反射率的原理，根据每种物质所拥有的独特光谱反射曲线来进行检测和分类。
利用高光谱遥感技术，能够很好地提取目标的辐射特性参量，使地表目标的定量分析与提取成为可能。
然而，高光谱遥感成像机理复杂、影像数据量大，这导致影像的大气纠正、几何纠正、光谱定标、反射率转换等预处理困难。
由于成像光谱仪获取的地物光谱特征曲线近乎连续，波段间相关性很高，数据冗余信息很多。
在使用传统目标检测方法对高光谱影像中感兴趣目标进行检测时，波段多且相关性高，会导致训练样本相对不足，致使分类模型参数的估计不可靠，检测分类存在维数灾难现象。
因此，高光谱影像给地物分类识别带来了巨大机遇，同时给传统的目标检测方法也带来了挑战。
为了充分发挥高光谱遥感技术的优势，必须在影像检测分类基本算法的基础之上，结合高光谱影像分类的特点，研究新的适用于高光谱影像的理论、模型和算法〕。
在国内外，许多研究机构在理论和应用上进行了探索，取得了不少成果。
自从上世纪90年代中期核方法在支持向量机分类中得到成功应用以后，人们开始尝试利用核函数将经典的线性特征提取与分类识别方法推广到一般情况，在理论和应用中都有许多成果，引起了继经典统计线性分析、神经网络与决策树非线性分析后第三次模式分析方法的变革，成为机器学习、应用统计、模式识别、数据挖掘等许多学科的研究热点，在人脸识别、语音识别、字符识别、机器故障分类等领域得到成功应用[2]。
图像增强技术在目标检测中的应用研究
图像增强技术在目标检测中的应用研究图像增强技术是数字图像处理中的重要分支，其目的是处理低质量或低对比度的图像，提高图像质量，减少图像噪声和模糊，以便更好地展示图像信息。
在计算机视觉领域中，图像增强技术在目标检测中发挥至关重要的作用。
一、图像增强技术的概述图像增强技术是数字图像处理的重要分支，其基本思想是在不改变图像本身信息和结构的前提下，提高图像质量，使用户能够更好地识别和理解图像。
图像增强技术既可以应用于预处理图像，也可以应用于后期处理，以提高图像的质量。
二、目标检测的基本原理目标检测是计算机视觉领域中的核心技术，其基本原理是在图像中找到并标记特定的目标，实现对目标的自动识别和跟踪。
目标检测有许多不同的技术，在这里不做详细讨论。
为了实现目标检测，需要进行预处理并对图像进行增强。
三、图像增强技术在目标检测中的应用1.去噪增强图像中的噪声会干扰对目标的检测和识别。
因此，必须从图像中去除噪声。
去噪增强可以减小图像中的噪声，以便更好地检测目标。
对于被强噪声干扰的图像，可以使用中值滤波或小波去噪等方法进行增强。
2.对比度增强对比度增强可以帮助人们更容易地分辨图像中的目标。
在计算机视觉中，通过对比度增强方法来提高图像的对比度，可以加快目标检测的速度。
3.边缘增强边缘增强可以通过突出图像中的边缘来提高图像的对比度。
边缘增强可以增强图像中的边缘和纹理，以便更好地检测和识别目标。
4.分割增强分割增强可以将图像分成不同的区域，以便更好地识别和跟踪目标。
分割增强可以增强图像区域，以便更好地检测目标。
四、总结图像增强技术在目标检测中发挥着至关重要的作用。
通过对图像进行增强，可以减小图像中的噪声和模糊，提高图像的对比度和分割性能，从而更好地检测和识别目标。
随着计算机视觉的不断发展，图像增强技术还有很多需要深入研究的方面，我们有理由期待，在未来的研究中能够发掘出更多的应用前景。
利用图像处理的方法提高目标检测的准确性
利用图像处理的方法提高目标检测的准确性在现代科技发展的时代，图像处理技术作为一项重要的技术逐渐在各个领域得到应用，其中之一就是目标检测。
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在自动地从图像或视频中识别和定位特定的物体。
然而，由于图像中噪声、光照变化、遮挡等因素的存在，以及目标的大小、形状和姿态的多样性，目标检测的准确性一直是一个挑战。
为了提高目标检测的准确性，人们利用图像处理的方法进行改进。
图像处理是一种将数字图像通过各种算法和技术进行分析、处理和改善的过程。
以下将介绍几种利用图像处理的方法来提高目标检测准确性的技术。
首先，基于图像增强的方法。
目标检测的准确性受到图像质量的影响，因此图像增强可以提高目标检测的准确性。
图像增强的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
通过对图像进行增强处理，可以增加目标的对比度，减少噪声的干扰，从而提高目标检测的准确性。
其次，基于特征提取的方法。
特征提取是目标检测中的一个关键步骤，通过提取图像中的特征来描述目标的形状、纹理等信息。
常用的特征提取方法有HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。
这些方法可以从图像中提取出与目标相关的特征，并用于目标的分类和定位，从而提高目标检测的准确性。
然后，基于目标模型的方法。
目标模型是目标检测中的一个重要概念，它是对目标的外观和空间位置分布进行建模。
基于目标模型的方法可以通过学习目标的模型来进行目标检测。
常用的目标模型包括传统的统计模型和机器学习模型，如支持向量机、神经网络等。
通过构建和训练目标模型，可以更好地适应目标的变化和多样性，提高目标检测的准确性。
此外，基于深度学习的方法也取得了很大的进展。
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络来解决问题的机器学习方法。
在目标检测中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等可以学习到更复杂的特征表示，并通过多层次的处理来实现目标检测。
基于深度学习的方法能够自动地学习和提取图像中的特征，具有较强的适应性和泛化能力，因此在目标检测中取得了很好的效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究
高光谱遥感是在测谱学基础上逐渐发展起来的新型遥感技术,除了空间图像信息外,其所具有的精细光谱信息,克服了宽波段遥感探测的局限,被广泛应用于多种领域,成为对地观测最重要的信息源之一。
但由于成像原理与制造技术等因素的限制,高光谱图像的空间分辨率相对较低,给进一步应用,如特定目标的检测识别带来一系列的问题。
为此,论文分别从信息融合和混合像素分解角度研究了高光谱图像的分辨率增强方法,旨在提高基于图谱结合的高光谱图像目标检测的性能。
论文首先对遥感成像中涉及到的电磁波理论进行简单的介绍,分析了遥感图像的空间分辨率与光谱分辨率间的关系,即随着光谱分辨率的增加,在CCD等性能参数不变下,遥感图像的空间分辨率下降的原理。
并在介绍了高光谱图像特性的基础上,对PCA、MNF及LDA变换的降维算法的原理进行了分析,研究其各种算法的特点及应用范围。
降维算法是重要的高光谱图像预处理技术,这一部分的工作为后文的开展打下一个基础。
然后对常用的高光谱图像目标检测算法进行了介绍。
通过对支持向量数据描述的研究,分析并验证了其单类分类的性能及其适用范围;针对传统纯像素目标检测算法大部分无法解决目标与背景样本数量不平衡的问题,论文提出了基于SVDD的高光谱图像目标检测算法,把目标检测问题转化为单类分类问题。
实验结果表明,与经典的光谱角度制图和有约束能量最小化算法相比,该算法仅需要较少的目标类训练样本就可以得到与前两者相近的检测结果,当增加背景样本时,本文方法可以将目标更容易的从背景中分离出来,为利用空间信息进一步检测提高了便利,使最终的检测结果优于上述两种算法。
针对空间分辨率的
不足,论文借助于空间信息补偿的思想,提出了基于相关向量机的增强高光谱图像分辨率的数据融合算法。
由于该方法需要利用其它图像的信息,因此首先研究了多图像间的配准技术,并在对现有配准算法进行改进的基础上,提出了基于高斯拟合的配准控制点提取算法,从而获得了高精度的配准结果。
在此基础上,研究了辅助信息补偿分辨率的方法,提出了基于RVM的融合算法,在增强高光谱图像空间信息的同时,较好地保持了原光谱特征。
将增强后图像应用于纯像素小目标检测的实验表明,论文算法可以解决由于高光谱图像空间分辨率不足而导致的检测效果不佳的问题,分辨率增强后图像的检测精度明显优于融合前各图像的检测结果。
最后,在缺少辅助信息的情况下,论文研究了通过光谱解混来改善高光谱图像空间分辨能力、解决光谱混叠的问题;利用子像素制图技术来实现高光谱图像空间分辨率的增强。
对光谱解混的两个主要步骤:端元提取和混合像素分解分别进行了系统的研究。
针对原始N-FINDR算法提取光谱端元时对噪声影响敏感的问题,提出了基于无监督聚类的端元提取算法。
该算法利用K均值聚类方法从高光谱数据中选出光谱曲线代表集,再从代表集中找到光谱端元,实验表明该算法具有较强的抗噪性。
针对传统算法在混合像素分解时,在含未知地物的像素处解混结果易出现较大偏差的问题,提出了一种基于SVDD的高光谱图像混合像素分解算法。
该算法首先利用SVDD将高光谱数据分成完全由已知地物数据混合的像素和包含未知地物的像素两类,两类交界处为已知地物和未知地物混合的数据,然后对这些像素点进行混合像素分解,实验结果表明该算法可以有效地解决因存在未
知端元对解混精度的影响,而且能给出未知端元的解混分量。
在得到高精度的解混分量图的基本上,提出了基于感兴趣目标的子像素制图技术来改善高光谱图像的空间分辨率,经实验验证,该方法对检测出的目标形状保持较好,处理后的图像可以更容易地被利用光谱-空间信息联合的方法检测出目标。