基于光谱维平滑的高光谱遥感图像目标检测NSAR-NPAMF算法研究

摘要

本文主要研究了基于光谱维平滑技术的高光谱遥感图像亚像素目标检测NSAR-NPAMF算法。 首先，介绍了几种典型的高光谱遥感图像全像素目标检测方法和亚像素目标检测方法以及基于非稳态自回归模型的归一化参数自适应匹配滤波法(NSAR-NPAMF)。 其次，在分析了Kelly、AMF、ACE等典型的高光谱遥感图像亚像素目标检测算法在实际应用中的局限性以及高光谱遥感图像数据光谱维存在的影响算法检测结果的因素的基础上，实现了三种基于光谱维平滑的NSAR-NPAMF改进算法。 最后，介绍了ROC曲线评估法、目标背景分离图法、背景特性评估法和直方图比较法等典型的目标检测算法性能评估方法，并用这些评估方法对改进后的算法和原算法的检测结果进行定量比较。

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第一章绪论

1.1研究背景和研究意义

1.2国内外发展状况

1.3本文的研究内容

1.3.1研究内容

1.3.2内容结构

1.3.3本文的特色

第二章高光谱遥感成像及其目标检测

2.1高光谱遥感成像特点及其图像数据表示形式

2.1.1高光谱遥感成像特点

2.1.2高光谱图像数据表示形式

2.2基于整波形特征的光谱曲线匹配方法

2.3高光谱遥感图像的亚像素目标检测

2.3.1 Kelly检测法

2.3.2 AMF检测法

2.3.3 ACE检测法

2.4 NSAR-NPAMF算法及实现

2.4.1典型的高光谱遥感图像目标检测算法分析

2.4.2 NSAR-NPAMF算法简介

第三章基于光谱维平滑的NSAR-NPAMF算法及实现

3.1平滑技术简介

3.2基于光谱维平滑的NSAR-NPAMF算法

3.2.1基于光谱维均值平滑的NSAR-NPAMF算法

3.2.2基于光谱维中值平滑的NSAR-NPAMF算法

3.2.3基于光谱维等权重自回归平滑的NSAR-NPAMF算法

第四章基于光谱维平滑的NSAR-NPAMF算法的性能评估

4.1目标检测算法的性能评估方法

4.1.1 ROC曲线评估法

4.1.2目标背景分离图法

4.1.3背景特性评估法

4.1.4直方图比较评估法

4.2基于光谱维平滑的NSAR-NPAMF算法的性能评估

4.2.1基于光谱维均值平滑的NSAR-NPAMF算法评估

4.2.2基于光谱维中值平滑的NSAR-NPAMF算法评估

4.2.3基于光谱维等权重自回归平滑的NSAR-NPAMF算法评估

第五章结论

致谢

参考文献

在读期间的研究成果