一种面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法技术

本发明专利技术公开了一种面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，包括以下步骤：1)获取伪装车辆高光谱图像数据集；2)高光谱图像数据集的预处理；3)光谱度量参数的选择；4)光谱差异度指数模型的构建；5)平均光谱矢量提取以及特征波段的选择；6)波段选择效果评估。本发明专利技术通过组合光谱度量参数，建立光谱差异度指数模型，根据模型设计算法进行高光谱图像特征波段的选择，有效改善了现有波段选择方法在面对伪装目标识别任务时难以选择出能够有效区分伪装目标和相似背景的特征波段组合的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高光谱图像的特征波段选择，具体涉及一种面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法。

技术介绍

1、遥感技术和成像光谱仪的发展使得高光谱遥感图像的分辨率不断提高，对高光谱图像中各地物光谱曲线的分析使我们可以找到各地物的诊断性光谱特征，这是高光谱图像相比其他影像数据的优势所在。不过在遥感探测能力得到提高的同时，其庞大的数据量会带来“维数灾难”问题，给后续影像的分析和处理工作带来了极大的困难。因此，对高光谱图像进行降维处理是十分必要的，它可以在尽可能多地保留重要的判别信息的前提下，消除图像中冗余和不相关的信息。

2、特征提取和波段选择是高光谱图像降维最常用的两类方法。特征提取一般是利用不同的方法建立原始高维空间与低维子空间之间的映射，这会导致原始高光谱数据物理特征被改变，十分不利于图像的解译工作。常用的特征提取方法有主成分分析和线性判别分析等。波段选择的目的则是在尽可能保留高光谱数据固有特征的前提下，从所有波段里选择判别信息丰富和弱相关的波段子集。根据对地物类别信息关注程度的不同，波段选择方法常被分为基于信息量和基于类别可分性两类。基于信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，所述步骤3)的过程为：

3.如权利要求1所述的面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，所述步骤4)的过程为：

4.如权利要求1所述的面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，所述步骤6)的过程为：

【技术特征摘要】

1.一种面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，所述步骤3)的过程为：

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【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯新，陈平，王贝贝，王苏恺，翟丽红，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：