[发明专利]一种基于正则化高阶统计量的高光谱空间多目标检测方法

说明书

(一)技术领域：

本发明涉及一种基于正则化高阶统计量的高光谱空间多目标检测方法，属于高光谱遥感图像目标检测技术领域。

(二)背景技术：

如今，地球轨道上有30000多个人造物体：各种各样的军事、商业卫星，火箭发射体，及各种碎片、太空垃圾。一些军事大国也在研究各种反卫星武器。空间预警越来越引起各个国家的关注。越来越多的监测卫星安装有高光谱成像系统，获取的高光谱图像包含很多潜在的信息。这是因为高光谱遥感系统将图像维与光谱维信息融合为一体，在获取空间目标图像时，在每个谱段上分别得到光谱信息，进而针对每个物体形成连续的光谱，可以实现依据物体光谱特征的物体成份信息反演与物体识别。对系统获取的高光谱数据分析，可以得到空间目标的尺寸，结构，组成材料，类型，功能及姿态改变信息等。普通全色图像不具备上述特点，以上信息很难通过普通全色图像获得。

高光谱成像技术在过去三十年的迅猛发展成为当前国内外遥感图像领域的研究热点之一。高光谱图像和传统遥感图像相比，突出特点是光谱分辨率高，可获得观测对象的几十个甚至上百个光谱波段的图像信息。成像光谱系统获得的连续波段宽度一般都在10nm以内，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质，这也是高光谱技术用于探测甚至识别地物的物质基础(耿修瑞.高光谱遥感图像目标探测与分类技术研究[D].北京：中国科学院遥感应用研究所，2005)。高光谱图像数据是一个数据立方体，其一层图像对应一个光谱波段；每个像素点位置对应一条光谱曲线(贺霖，潘泉等.高光谱图像目标检测研究进展[J].电子学报，2009，37(9)：2016-2024)。因此，高光谱图像具有图谱合一的特性，即同时包含被观测物体的空间信息和光谱信息。

高光谱遥感图像是通过成像光谱仪对上百个连续的谱段进行成像，得到的三维数据立方体，丰富的光谱信息可以为物体的识别反演提供重要信息。正是由于高光谱图像的高光谱分辨率，使得许多原来利用普通光学图像信息不能解决的问题，可以通过分析高光谱数据得到解决。高光谱图像目标检测是利用已知的目标光谱信息在高光谱图像中对感兴趣的目标进行检测、定位的技术(刘颖.高光谱图像目标识别新技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2007)。高光谱图像目标检测技术在军事和民用领域中都有重要的应用价值。在军事领域可用于对飞机、坦克等军事目标进行检测、定位。在民用领域也可用于房屋等目标的检测。

目前存在的这些目标检测方法主要利用数据的二阶统计量进行计算，主要涉及到了数据的协方差阵或相关阵，而没有利用数据的高阶统计量。而数据的高阶统计量往往包含着数据更重要的特征信息，对检测来说是非常有用的。在复杂背景下，目标又往往不仅由一种物质构成，每种物质所占的像素往往很少，高阶统计量能够更好的描述目标的统计特征。本发明针对上述情况，提出一种基于高阶统计量的目标检测方法，充分利用了数据的高阶统计信息，对目标由大到小的图像序列进行检测，取得了较好的效果。

(三)发明内容：

1、目的：本发明的目的是提供一种基于正则化高阶统计量的高光谱空间多目标检测方法，它充分利用数据的高阶统计量，对多个目标不同大小的图像序列一次遍历检验后，得到较好的检测效果，特别是能够在较强的噪声干扰下，能够提高低虚警率情况下的检测概率。这点对于实际应用是十分有利的。

2、技术方案：本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明一种基于正则化高阶统计量的高光谱空间多目标检测方法，它包括如下步骤：