高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势.然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目标检测算法仅利用光谱维度信息检测目标,检测模型要么对背景高维特征矩阵构建的准确度不足,要么对背景先验光谱特征的完备性要求较高,导致算法对不同复杂度的检测场景适应性不强.因此,基于计算复杂度较低、参数需求量较少且检测性能较为优异的经典多目标检测算法—多目标约束能量最小化(MCEM),提出了一种基于目标与背景环境特征分离模型的高光谱目标检测修正算法(R-MCEM).首先,设计了一个与目标形状、尺寸相近的逐像元移动运算窗口,依次计算窗口中的每个像元与窗口内其他像元的光谱距离之和D1,像元与各类目标的光谱距离之和D2.其次,采用获得D1/D2最小值的像元替换窗口内的所有像元值.然后,自左向右、自上而下逐像元移动窗口,重复窗口内每一个像元与目标、背景像元的光谱距离运算,并确定窗口内与背景相似度最高、与目标相似度最低的像元.直到移动运算窗口遍历整个高光谱图像,大幅提升了基于目标与背景环境特征分离的背景高维特征矩阵准确度.分别设计了基于实测高光谱图像数据和模拟图像数据的修正检测算法性能验证试验,并采用三维操作特征曲线(3D ROC)结合目标与背景分离度(SDBT)开展修正算法的检测精度评估.试验结果表明,提出的修正算法有效减少了虚警率,提高了检测精度.基于实测数据的检测精度、目标与背景分离度由MCEM算法的0.9377、0.57提升到R-MCEM的0.9935、0.67,基于模拟数据的亚像元检测能力由MCEM的20％丰度提升到R-MCEM的15％丰度.
NETL
NSTL
万方数据
