[发明专利]一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法

权利要求书

1.一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一：利用信杂比进行目标可探测性分析，通过计算不同谱段目标相对其邻域背景的信杂比，优选出目标与背景具有的差异性由大到小的若干个谱段作为优选探测谱段；

步骤二：在优选的目标与背景间差异性最大的谱段进行弱小目标提取，利用多结构元素数学形态学方法抑制背景，通过自适应阈值分割得到若干个疑似目标；

步骤三：利用优选探测谱段光谱信息，将不同场景中目标与背景的混叠光谱作为目标位于不同场景时的标准光谱，基于光谱角匹配原理，计算疑似目标和所处背景的混叠光谱与标准光谱的相似度，实现对弱小目标的确认，具体步骤如下：

(1)令目标位于复杂云背景的不同区域内，得到目标分别位于云内、云边缘和大气时目标与背景的混叠光谱，每个场景中多个目标与背景混叠光谱的平均光谱作为目标位于不同场景时的标准光谱S_n，n＝1、2或3，其中目标位于云内、云边缘和大气内的标准光谱分别为S₁、S₂、S₃；

(2)得到疑似目标与其所处背景的混叠光谱S，并判断疑似目标所处区域；通过计算在某一谱段红外图像上疑似目标邻域背景的灰度均值和均方差判断疑似目标所处区域；

(3)计算疑似目标和所处背景的混叠光谱S与相应区域内标准光谱S_n的光谱角，光谱角越小两光谱间相似度越大，即疑似目标为目标的可能性越大；

(4)计算所有疑似目标和所处背景的混叠光谱与其所处区域标准光谱的光谱角，设置光谱角阈值分割出弱小目标，实现弱小目标的确认。

2.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤一中，基于红外图像中目标信杂比概念，考虑不同目标以不同飞行状态分别位于不同场景中的情况，计算各个情况的高光谱图像中目标相对其邻域背景的信杂比，信杂比定义为：

式中：G_T和G_B分别为目标和背景的灰度均值；σ_B为背景图像的均方差；

为避免光谱混叠的影响，计算信杂比时选择以目标为中心的同心双矩形区域作为目标邻域背景。

3.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤一中，根据各谱段目标信杂比计算结果优选探测谱段，优选的谱段应满足不同目标在不同场景中被观测时，均表现出与背景具有明显差异，差异越大，目标的可探测性能越高，选择与背景具有的差异性由大到小的若干个谱段作为优选探测谱段。

4.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，其特征在于，在步骤二中，利用多结构元素数学形态学方法对优选的目标与背景差异性最大的谱段的红外图像进行背景抑制，背景抑制后图像中有目标、残留的云边缘和噪声。

5.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，其特征在于，在步骤二中，基于统计学的自适应阈值分割，统计背景抑制后图像中灰度非零的像素灰度分布，得到其近似服从高斯分布，设置阈值分割出疑似目标，阈值Y定义为：

Y＝μ+Kσ²

式中：μ为所有灰度非零的像素灰度均值，σ²为所有灰度非零的像素灰度均方差，K为常数。

6.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，其特征在于，标准光谱S_n和疑似目标和所处背景的混叠光谱S的光谱角表示为：

式中：θ为光谱角，n＝1、2或3。