检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]哈尔滨工业大学,电气工程及其自动化学院,黑龙江哈尔滨150001
出 处:《红外技术》2010年第4期204-208,共5页Infrared Technology
基 金:国家自然科学基金项目,编号:60877065/F050401;哈尔滨市科技局学科带头人基金项目,编号:RC2008XK009004
摘 要:主要针对高光谱红外图像中弱小目标的检测方法进行研究,根据目标检测的RX算法模型,给出了算法在高光谱目标检测中的性能评价,分析了检测器像元数、光谱波段数对算法性能的影响,在RX算法及相关改进算法的基础上,通过对AVIRIS数据的仿真实验,分析了相关矩阵在高光谱目标检测中算法的应用优势,提出了一种目标自动检测方法,验证了UTD算法对有特定波段依赖性的小目标有良好检测效果。理论分析和仿真实验证明了RX算法在红外高光谱目标自动检测中的有效性。In this paper, an automatic dim small target detection for hyperspectral IR imagery is researched, according to target detection RX algorithm model, the algorithm performance evaluation index in point target detection for hyperspectral is presented, the pixel number of detector, the number of bands which affect the algorithm performance are analyzed, based on RX algorithm and RX improved algorithm, in experiments on AVIRIS hyperspectral IR imagery, the correlation matrix application advantage in hyperspectral target detection algorithms is analyzed, Automatic detection of a target is proposed, UTD algorithm is verified to have a good detection results with specific band dependence in the target detection. Theoretical analysis and simulation results showed that the RX algorithm is Effective in automatic target detection for Hyperspectral IR Imagery.
分 类 号:TP751.1[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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