一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标检测方法

• 作者: 唐海蓉 孙康 耿修瑞 赵永超
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱遥感 目标探测 非线性主成分分析 约束能量最小化
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 高分辨率对地观测技术——地面系统与应用技术
• 页码范围: 105-108
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0022

摘要

目标探测是高光谱图像的重要应用之一.目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的.在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足.本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法.该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征.针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离.使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵永超	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	26	602	12.0	24.0
2	耿修瑞	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	19	247	8.0	15.0
3	唐海蓉	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	6	68	5.0	6.0
4	孙康	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	4	21	2.0	4.0