基于增强约束稀疏回归的半监督高光谱亚像元目标检测法

摘要

本发明公开了一种基于增强约束稀疏回归半监督高光谱亚像元目标检测法，本发明利用增强的约束稀疏回归方法提高高光谱混合像元分解的精度和稳定性,应用广义似然比检验的理论建立区分目标像元与背景像元的统计模型,两者结合应用既能定量检测目标分布，又能有效提高探测率、降低虚警率。

主权项

一种基于增强约束稀疏回归的半监督高光谱亚像元目标检测法，其特征在于：采用增强约束稀疏回归和广义似然比检验相结合的方法进行亚像元目标检测，具体步骤如下：步骤1、利用地面高光谱成像仪采集地物的高光谱信号，收集各种地物的反射率光谱曲线构造光谱库，包括目标端元光谱；步骤2、根据待检测高光谱图像的特点调整光谱库中光谱曲线的尺度，即根据待检测高光谱图像的波段信息进行一一对应的光谱库波段选择，采用基于光谱角距离的光谱库预优算法对步骤1中构造的光谱库进行预优，提高约束稀疏回归的精度和稳定性；步骤3、基于步骤2的预优光谱库，逐像元地采用增强约束稀疏回归的方法对待检测的高光谱图像进行混合像元分解，提取高光谱图像端元及其丰度系数；步骤4、将每个像元在预优光谱库下的丰度系数向量按照原始高光谱图像像元的位置进行拼接，求得待检测高光谱图像对应于预优光谱库的丰度系数矩阵；根据该丰度系数矩阵行向量的和值作为判据，提取待检测高光谱图像的背景端元，构造亚像元目标检测的背景端元矩阵和完整端元矩阵，并从丰度系数矩阵中提取相应的背景端元丰度分布数据和完整端元丰度分布数据；步骤5、基于广义似然比检验方法构造目标检测器，计算各个像元的目标检测算子；采用最大似然估计进行参数估计，估计噪声方差，根据背景端元丰度分布数据和完整端元丰度分布数据，设计目标检测算子，并逐像元地计算目标检测算子；步骤6、采用阈值分割方法确定目标点确切位置，通过可视化技术将检测结果叠加到原始高光谱图像并高亮显示。