基于光学相关识别的高光谱图像目标检测算法研究

摘要

本文对基于光学相关识别的高光谱图像目标检测算法进行了研究，主要体现在以下几个方面：
　　 首先，在分析光学相关识别和基于联合变换相关(JTC，joint transform correlation)的高光谱图像目标检测算法基础上，实现了一种基于匹配滤波相关(MFC，matchedfiltering correlation)的高光谱图像目标检测算法；而后对JTC和MFC算法的一维光谱维滤波器进行讨论，并对基于二维变换的MFC和JTC高光谱目标检测算法的批量匹配实现方法进行研究；使用一幅HYDICE高光谱图像对MFC和JTC算法进行仿真，构造检测函数并对结果进行讨论。
　　 然后，针对高光谱遥感数据受环境噪声影响严重的弱点，在基于匹配滤波相关的高光谱检测算法中引入导数滤波器来增强目标特征改善检测结果；选择不同尺度墨西哥小波对算法进行改善，结果显示墨西哥小波的引入有助于改善本文所提及的算法检测性能。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.2 高光谱检测算法的研究现状

1.3 本文研究内容

第二章 基于光学相关识别的高光谱图像目标检测原理

2.1 光学相关识别概述

2.2 光学相干相关识别的基本原理

2.2.1 联合变换相关的基本原理

2.2.2 匹配滤波相关的基本原理

2.2.3 目标检测函数

2.3 基于联合变换相关的高光谱图像目标检测算法原理

2.4 基于匹配滤波相关的高光谱图像目标检测算法原理

2.4.1 匹配滤波相关算法概述

2.4.2 基于匹配滤波相关的高光谱图像目标检测算法原理

2.5 本章小结

第三章 基于光学相关识别的高光谱图像目标检测

3.1 基于光学相关识别的高光谱图像目标检测算法的匹配方式

3.1.1 单光谱匹配

3.1.2 批量匹配

3.2 高光谱目标检测实验结果

3.2.1 预处理

3.2.2 目标检测用参数统计

3.2.3 实验结果

3.2.4 MFC算法与CEM算法

3.3 本章小结

第四章 基于导数滤波的匹配滤波相关算法

4.1 高光谱图像的导数分析

4.1.1 高光谱图像导数分析概述

4.1.2 常用求导和平滑的方法

4.2 基于导数滤波的匹配滤波相关算法

4.2.1 参考光谱以及待测光谱提取

4.2.2 基于导数滤波的MFC算法

4.2.3 仿真及实验结果

4.3 本章小结

第五章 全文总结

5.1 研究总结

5.2 研究展望

致谢

参考文献