徐江明

(青海省第二测绘院，广西 西宁 810001)



光谱曲线概率的高光谱影像小目标探测算法

徐江明

(青海省第二测绘院，广西 西宁 810001)

摘要：针对高光谱影像小目标的探测，最常用的约束能量最小化算法探测率低、探测效果欠佳，其它的多数探测算法或模型也基于CEM。在研究小目标特性的基础上，提出高光谱影像小目标的光谱曲线概率探测算法。该算法是基于高斯分布理论，可以在目标光谱已知或未知条件下对小目标进行探测。经过定性实验和与CEM算法探测结果的定量比较分析得出，SCP算法对小目标探测率高、探测效果好；并能有效抑制背景，不再需要白化处理，降低算法的复杂性。SCP是一种简单、高效的高光谱影像小目标探测算法。

关键词：高光谱影像；小目标；探测算法；光谱曲线概率；高斯分布

高光谱遥感影像因包涵丰富的空间、辐射和光谱三重信息而成为当今遥感研究的热点，高光谱遥感影像目标探测是高光谱遥感应用的重要研究内容之一。近年来，国内外学者提出了很多目标探测算法，根据目标和背景光谱是否已知，可以分为3类。对于已知目标和背景光谱，Harsanyi提出了正交子空间投影(Orthogonal Subspace Projection，OSP)[1]算法，Bowles提出的滤波向量(Filter vector)[2]算法等；在已知目标光谱、未知背景光谱的条件下提出的算法有Harsanyi的约束能量最小化(Constrained Energy Minimization，CEM)[1]算法、寻丽娜的基于CEM主成分分析变换(Principal component analysis，PCA)小目标提取算法[3]、李山山的基于方差最小(Based on variance minimum，BVM)的目标检测算子[4]等；在目标和背景光均未知的情况下，Reed和Yu发展了异常探测算子(Reed and Yu’s detection，RXD)[5]。……