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优化稀疏表示的迷彩伪装目标高光谱识别方法研究
1
作者
徐景余
包妮沙
+3 位作者
郎洁双
刘善军
毛亚纯
贺黎明
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期3534-3542,共9页
目前利用稀疏表示算法提取高光谱影像中伪装目标时,背景字典的选择受到伪装目标“异物同谱”的影响,导致无法准确检测伪装目标。为探索解决这一问题,以草地伪装网、荒漠伪装网为研究对象,分别采集伪装网可见光-近红外反射率光谱和机载...
目前利用稀疏表示算法提取高光谱影像中伪装目标时,背景字典的选择受到伪装目标“异物同谱”的影响,导致无法准确检测伪装目标。为探索解决这一问题,以草地伪装网、荒漠伪装网为研究对象,分别采集伪装网可见光-近红外反射率光谱和机载高光谱影像,分析室外测得的伪装网、机载影像中背景像元与伪装目标像元的光谱特征。利用室外测得的伪装网与机载影像中的背景光谱具有差异性、相邻像元属于同一地物可能性大的特点,提出基于欧式距离和影像同质性特征约束的背景字典选择方法,进一步利用背景字典稀疏表示方法识别目标。结果表明:(1)对于草地伪装:在750~1000 nm波长范围内,影像中背景像元光谱的反射率高于伪装网光谱的反射率。对于荒漠伪装:在550~700 nm范围内,影像中背景像元光谱反射率高于伪装网光谱的反射率。(2)通过建立与目标像元光谱欧式距离最大,且与邻域像元同质性最高的空谱特征约束条件,选取了草地伪装影像413个背景像元和荒漠伪装影像507个背景像元作为背景字典。(3)基于改进的背景字典选择方法,利用稀疏表示算法对伪装目标进行识别,结果可以精确判别伪装目标的位置与数量。对草地伪装目标与荒漠伪装目标检测的接受者操作特征的曲线下面积(AUC)分别达到了0.96和0.98,表明该算法针对草地伪装目标、荒漠伪装目标均具有良好的检测性能。
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关键词
机载高光谱
可见光-近红外光谱
伪装网
背景字典
稀疏表示
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职称材料
题名
优化稀疏表示的迷彩伪装目标高光谱识别方法研究
1
作者
徐景余
包妮沙
郎洁双
刘善军
毛亚纯
贺黎明
机构
东北大学资源与土木工程学院
高分辨率对地观测系统
辽宁
先进技术协同创新与应用中心
中共辽宁省委军民融合发展委员会办公室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期3534-3542,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52074063)
教育部联合基金项目(8091B032232)资助。
文摘
目前利用稀疏表示算法提取高光谱影像中伪装目标时,背景字典的选择受到伪装目标“异物同谱”的影响,导致无法准确检测伪装目标。为探索解决这一问题,以草地伪装网、荒漠伪装网为研究对象,分别采集伪装网可见光-近红外反射率光谱和机载高光谱影像,分析室外测得的伪装网、机载影像中背景像元与伪装目标像元的光谱特征。利用室外测得的伪装网与机载影像中的背景光谱具有差异性、相邻像元属于同一地物可能性大的特点,提出基于欧式距离和影像同质性特征约束的背景字典选择方法,进一步利用背景字典稀疏表示方法识别目标。结果表明:(1)对于草地伪装:在750~1000 nm波长范围内,影像中背景像元光谱的反射率高于伪装网光谱的反射率。对于荒漠伪装:在550~700 nm范围内,影像中背景像元光谱反射率高于伪装网光谱的反射率。(2)通过建立与目标像元光谱欧式距离最大,且与邻域像元同质性最高的空谱特征约束条件,选取了草地伪装影像413个背景像元和荒漠伪装影像507个背景像元作为背景字典。(3)基于改进的背景字典选择方法,利用稀疏表示算法对伪装目标进行识别,结果可以精确判别伪装目标的位置与数量。对草地伪装目标与荒漠伪装目标检测的接受者操作特征的曲线下面积(AUC)分别达到了0.96和0.98,表明该算法针对草地伪装目标、荒漠伪装目标均具有良好的检测性能。
关键词
机载高光谱
可见光-近红外光谱
伪装网
背景字典
稀疏表示
Keywords
Airborne hyperspectral
Visible-near infrared spectra
Camouflage netting
Background dictionary
Sparse representation
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
优化稀疏表示的迷彩伪装目标高光谱识别方法研究
徐景余
包妮沙
郎洁双
刘善军
毛亚纯
贺黎明
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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