高光谱目标检测
高光谱图像特征提取方法的研究与应用
高光谱图像特征提取方法的研究与应用一、引言高光谱图像是一种具有连续光谱信息的遥感图像，其特点是波段数量多且连续。
高光谱图像的分析和处理旨在提取图像中的有效特征，以实现对地物分类、目标检测和环境监测等应用。
本文旨在综述当前高光谱图像特征提取方法的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜力。
二、高光谱图像特征提取方法1. 光谱特征提取方法光谱特征提取是高光谱图像分析的基础，通过利用图像中不同波段的光谱信息来揭示地物的特征。
常见的光谱特征提取方法包括像元光谱特征、平均光谱特征和主成分分析等。
像元光谱特征是指通过对图像中单个像素的光谱进行分析，来获取地物光谱特征的方法。
平均光谱特征则是对图像中某一区域内的像素光谱进行求平均，以得到该区域的光谱特征。
2. 空间特征提取方法除了光谱信息外，高光谱图像还包含丰富的空间信息。
因此，空间特征提取方法在高光谱图像处理中也起着重要的作用。
常见的空间特征提取方法包括纹理特征提取和形状特征提取。
纹理特征提取通过分析地物的纹理分布来揭示其特征。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）和小波变换等。
形状特征提取则通过对地物的外形进行分析，以提取地物的形状特征。
3. 混合特征提取方法为了更准确地描述地物的特征，研究者们也提出了混合特征提取方法，将光谱特征和空间特征相结合。
例如，光谱–空间特征提取方法可以通过光谱相似性和空间相似性来同时描述地物的特征。
此外，也有研究者提出了基于深度学习的特征提取方法，通过深度神经网络模型自动学习并提取高光谱图像中的特征。
三、高光谱图像特征提取方法的应用高光谱图像特征提取方法在许多领域中都有广泛的应用，下面分别介绍其中的几个应用场景。
1. 地物分类地物分类是高光谱图像处理中的重要应用之一。
通过提取地物的光谱特征、纹理特征和形状特征，可以将高光谱图像中的地物按照类别进行分类。
这在土地利用监测、环境保护和农业管理等领域中都有重要的作用。
2. 目标检测高光谱图像中的目标检测是指通过提取图像中目标的特征，以实现对目标的自动识别和检测。
高光谱图像异常检测(PCA,K-SVD,OMP)
高光谱图像异常检测
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对一个待检测像元，首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征，建立目标主成分空间，在主成分空间内构造基于K-SVD 算法的训练字典;采用正交匹配算法OMP重构主成分分量，利用主成分分析逆变换得到待检测像元重构光谱，增强了高光谱图像的局部异常特性;最后，基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。
并根据目标光谱重构误差的局部异常特性进行阈值分割；最后，遍历整个图像即可得到异常检测结果。
图像数据
sub_anomaly_image.mat和gt_100_100.mat分别是两张图片的高光谱图
程序+图像数据文件下载链接
https:///s/1kBfb6uj16RGfhjAw2ZC0Rg 提取码：92xy
完整代码：（要对所有高光谱图做分析，写个循环遍历即可）。
自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测
贺 ， 泉 ， 邸 霖 潘 鞲
（ ． 南 理 工 大 学 自动 化 科 学 与 工 程 学 院 ， 东 １华 广 广州 ５０ ４ ； １６ １
２ 西北工业大学 自动化 学院 ， ． 陕西
ｓｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ｘ ｅ ｍ ｅ ｔｖ ｒｆ ｈ ｆｅ ｔｖ ｎｅ ｓ ｏ ｈ ｇ ｒｔ ． ｉ ｎ ｈ ｅ ｕｔ ｆｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｅ ｙ ｔ ｅ ｅｆ ｃｉ ｅ ｓ ｆｔ ｅ ａ ｏ ｈｍ ｉ ｌ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ ｎｏ ａｉｎ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ；ｈ ｐ ｒｐ ｃ ｒ ｍａ ｅ ；ｍｕ ｔ ａｅ ｏ ｇ ｔ ｄ ｔ ｃｉｎ；ｓ ａ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｓ ｂ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉｆ ｒ ｔ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｍ ｏ ｙ ｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｉ ｇ ｒ ｌ ｙ ｌ ｃ ｔｇ ｒ ｔ ｅｓ ｅ ｅ ｔ ｉ ｙ ａ ｒ ｏ ｈ ｐ —ｅ ｔ ｒ ｕ — ｓａ ｅ ｔ ｃｕｅ ａ ｋ ｏ ｎ ｐ ｃ ；ｓｒ ｔ ｒ ｄ ｂ ｃ ｇ ｕ ｄ ｕ ｒ
引 言
与全 色 图像 和 多光 谱 图像 相 比， 高光 谱 图像 具 有 高 的光谱 分 辨率 （ 常 在 １ｎ 左 右 ） 可 进 行 图 通 ０ｍ ，
西安
７０ ７ ） １０ ２
摘要 ： 针对高光谱 图像 中 目标形状特征 已知 ， 背景和 目标 光谱特征 未知时的多类小 目标 检测 问题 ， 给出一种检测 算 法． 通过高光谱 图像数据样本二次型 的高 阶矩控 制点扩散 函数 ， 获取 自适 应结构 化背景 ； 然后 ， 利用 目标形 状先验 信息构造形状特征 子空间， 在高维光谱特征 空间实现 形状特 征子 空 间匹配检测． 理论 分析 和实验 结果表 明该检 测 器 可 同 时有 效 检 测 具 有 不 同 形 状 特 征 的多 类 目标 ． 关 键 词： 信息处理技术 ； 高光谱 图像； 多类 目标检 测； 形状特征 子空间； 结构化背景
基于逐像素递归处理的高光谱实时亚像元目标检测
基于逐像素递归处理的高光谱实时亚像元目标检测
林伟俊;赵辽英;厉小润
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2018(045)006
【摘要】亚像元目标检测是高光谱图像应用的关键技术.由于高光谱数据的高维度增加了存储空间和数据处理的复杂度,实时处理成为了目标检测面临的重要问题.自适应匹配滤波算法(AMF)是一种有效的亚像元目标检测算法.在基于Woodbury引理实现以逐像素排列格式传输和存储的高光谱数据协方差矩阵实时求逆的基础上,以AMF为高光谱图像亚像元目标检测算法,推导出了基于逐像素递归处理的高光谱图像实时AMF目标检测流程.通过仿真数据和真实高光谱图像实验证明,相比于非实时AMF,实时AMF只需少量的存储空间便可得到同样甚至更高的检测精度.【总页数】6页(P259-264)
【作者】林伟俊;赵辽英;厉小润
【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院杭州310018;杭州电子科技大学计算机学院杭州310018;浙江大学电气工程学院杭州310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于字典重构的高光谱图像亚像元目标检测 [J], 赵春晖;孟美玲;闫奕名
2.基于逐波段处理的高光谱图像实时目标检测 [J], 周昕;厉小润
3.基于深度可分离卷积的实时农业图像逐像素分类研究 [J], 刘庆飞;张宏立;王艳玲
4.基于解混预处理的高光谱目标检测方法 [J], 左权;王刚;郭宝峰;卢会敏;程康平
5.基于非递归迭代投影的实时深空目标检测算法 [J], 吴京辉;唐林波;赵保军;邓宸伟;蔡晓芳
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高光谱图像处理技术的使用方法与技巧
高光谱图像处理技术的使用方法与技巧高光谱图像处理技术是一种在特定波长范围内连续获取大量光谱信息的技术。
它不仅可以提供丰富的光谱数据，还能提供高分辨率的空间信息，因此在许多领域都有广泛的应用。
本文将介绍高光谱图像处理技术的使用方法与一些常用的技巧。
首先，高光谱图像的处理流程主要包括预处理、特征提取和分类三个步骤。
预处理是为了去除图像中的噪声和杂质，使得后续的特征提取和分类工作更加准确。
常见的预处理方法包括影像校正、光谱校正和噪声去除等。
影像校正是为了解决图像中的光照不均匀问题，常用的方法有常规平滑和直方图匹配等。
常规平滑方法可以通过滤波算法去除图像中的噪声和高频分量，提高图像的可视性。
而直方图匹配则可以通过调整图像的亮度和对比度，使得不同图像之间的光照条件保持一致。
光谱校正是为了解决不同设备采集的高光谱数据存在光谱偏移的问题。
通常可以通过使用已知光谱的参考物质进行校正，如大气校正和地物光谱响应校正等。
大气校正可以去除大气对光谱数据的影响，使得数据更加准确。
地物光谱响应校正则是为了减少不同地物对光谱数据的影响。
噪声去除是为了去除因设备等原因造成的图像噪声，提高图像的质量。
常见的噪声去除方法包括中值滤波、高斯滤波和小波分析等。
中值滤波是一种基于排序统计的方法，通过对图像中的像素排序并取中值来去除噪声。
高斯滤波则是一种常用的线性滤波方法，通过将像素的值与周围像素的值按照一定的权重进行加权平均，得到滤波后的像素值。
小波分析是一种基于频域的方法，通过对图像进行频域分解和重构来去除噪声。
接下来是特征提取。
高光谱图像的特征提取是为了从原始数据中提取出与目标信息相关的特征。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。
光谱特征提取是通过对高光谱数据进行光谱统计分析来获得与目标信息相关的参数。
常用的统计参数包括均值、方差、偏度和峰度等。
这些参数可以反映出光谱数据在不同波段上的分布情况。
纹理特征提取是为了从高光谱图像中提取出纹理信息。
什么是高光谱
什么是高光谱1.光谱分辨率spectral resolution定义(1)：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。
遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。
定义(2)：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。
光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。
细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。
传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。
举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。
一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。
2.多光谱、高光谱、超光谱(1)多光谱成像——光谱分辨率在 delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。
(2)高光谱成像——光谱分辨率在 delta_lambda/lambda=0．01mm 数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm级。
(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =0．001mm 数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。
3.光谱范围：(1)多光谱：光谱分辨率在10-1λ数量级范围内称为多光谱(Multi-spectral)。
包括：可见光、紫外光、红外光(2)高光谱：光谱分辨率在10-2λ数量级范围内称为高光谱(Hyper-spectral)。
在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像(3)红外光谱：通常将红外光谱分为三个区域：近红外区(0.75-2.5μm)、中红外区(2.5-25μm)和远红外区(25-1000μm)。
高光谱遥感影像地面伪装目标检测方法的研究
摘 要 ： 根据 光谱揭 露伪 装 的检 测机 制 ， 目前 国内外的许 多绿 色伪装 材料和 多种 绿 色植被 背景 的 对 光谱 特 性进行 了分析 ， 讨 了实验 目标 光谱 模 拟伪 装材 料 的检 测技 术。通 过 光谱 特征 选择及 空 间 探 降维 处理 ， 建立 了判 别函数 ， 确定 了判 别规 则 。寻找 了适合 区分人 工 目标 与背景 光Ｖｏ ． ４ Ｎｏ． １２ １
ＭＥＣＨＡＮＩ ＣＡＬ ＆ ＥＬ ＥＣＴＲＩ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＡＧＡＺＩ Ｍ ＮＥ
Ｊｎ ０ ７ ａ ．２ ０
高光谱 遥感影像地 面伪装 目标检测方法 的研究
颜 文 俊 ， 同 招 王
（ 江 大 学 电气 工 程 学 院 ， 江 杭 州 ３ ０ ２ ） 浙 浙 １０ ７
高光谱 图像是 三维立体 图像 ， 与普通二维 图像相
比， 除空 间两 维外 ， 它又多 出了一维 光谱信息 ， 谱段数
一
２ 伪装 目标的谱 识别方法
谱识别 系统框 图 ， 图 １ 如 所示 。图 １ 下半部 分是 学 习分析部分 ， 过 对 已知样 品 的光谱 分 析 ， 通 进行 光 谱 特征提取 ， 用提 取 出的光 谱 特征训 练 样本 ， 利 建立 适合 的判别 分类 函数 ； １上半 部分 为识 别 部分 ， 图 经
成像高光谱
成像高光谱
高光谱成像是一种先进的遥感技术，可以获取目标物体在不同波段上的光谱信息，从而获取更丰富、更详细的地表特征。
它在农业、环境、地质等领域有着广泛的应用。
本文将从原理、应用和发展趋势三个方面介绍高光谱成像技术。
一、原理：
高光谱成像原理基于光谱学的基础，即物体表面反射或发射出的电磁波在不同波长下具有不同的特性。
高光谱相机能够捕捉大量连续的窄波段影像数据。
通过对这些数据进行处理和分析，可以获取地表物体在不同波段的光谱信息。
二、应用：
高光谱成像技术在农业领域有着重要的应用价值。
通过获取植物在不同波段的反射光谱信息，可以评估植被的生长状态、营养状况和病虫害情况，从而帮助农民制定精细化的农业管理措施。
在环境监测领域，高光谱成像技术可以用于水质监测、土壤污染检测等。
通过分析不同波段上的光谱信息，可以判断水体或土壤中存在的污染物质种
类和浓度。
在地质勘探领域，高光谱成像技术可以用于矿产资源勘探和地质灾害预测。
通过对地表反射光谱进行分析，可以发现地下矿藏的潜在位置和地质构造的分布情况。
此外，高光谱成像技术还可以应用于城市规划、遥感地图制作等领域。
三、发展趋势：
随着科技的不断进步，高光谱成像技术也在不断发展。
未来高光谱成像技术的趋势主要包括以下几个方面：
1.高光谱成像技术的分辨率将进一步提高，可以获取更为细致的光谱信息。
2.结合。