针对异常小目标解混的高光谱图像预处理方法

摘要

本发明公开了一种针对异常小目标解混的高光谱图像预处理方法。使用本发明能够解决服务于解混任务的高光谱图像预处理方法易忽略异常小目标的弊端。本发明充分针对目标空间尺度小的特征，利用滑窗判定空间维度上的疑似目标，并根据邻域像元位置设立相似性度量权重，区别对待窗口内不同邻域像元对待测像元空间特异性判定的影响；同时，利用目标光谱与背景光谱相比具有特异性的特征，利用PCA变换在特征维度进行疑似目标判定；最后结合K‑means方法和正交子空间投影(OSP)法，对高光谱数据进行筛选，有效减少待处理数据量并提升解混精度，在工程应用上具有很大的提升空间。本发明无需对后续的端元提取阶段进行任何修改，算法应用灵活。