[发明专利]一种面向目标识别任务的探测谱段优选方法

权利要求书

1.一种面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

步骤一：基于视在对比度模型和综合信噪比模型初选目标探测谱段集；

步骤二：在初选的目标探测谱段集内，基于光谱相对距离模型计算各个谱段上不同目标间的辐射强度相对差异，按照下述步骤对每个谱段上所有目标的辐射相对差异值累加并排序：

(1)计算初选目标探测谱段集内各个谱段上不同目标间的光谱相对距离；

(2)对每个谱段上不同目标间的光谱相对距离累加；

(3)对谱段集内的所有谱段，根据光谱相对距离累加结果，从大到小排序，排序结果为后续迭代优选谱段提供支持；

步骤三：在初选的目标探测谱段集内，基于光谱信息散度模型计算各个目标在不同谱段组合情况下的光谱信息散度和，以光谱信息散度和最大的谱段组合作为优选谱段集。

2.根据权利要求1所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述步骤一中，目标探测谱段初选的具体步骤如下：

(1)基于目标与背景视在对比度模型，计算相机入瞳处目标辐射相对于背景辐射的视在对比度，根据视在对比度计算结果预选探测谱段范围；

(2)基于综合信噪比模型，在预选谱段范围内计算不同中心波长、不同谱段宽度的综合信噪比，根据不同谱段范围的综合信噪比计算结果对预选的目标探测谱段范围进行优化，得到初选目标探测谱段结果。

3.根据权利要求2所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述视在对比度定义为：

C为视在对比度；I_t为目标辐射强度；τ_a为目标与探测系统入瞳间的大气透过率；L_B为探测系统入瞳处大气背景辐射亮度；A_t为目标沿视线方向的投影面积。

4.根据权利要求3所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述综合信噪比定义为：

式中：SET为系统噪声等效目标，为SSNR等于1时探测系统入瞳处的目标辐射强度。

5.根据权利要求4所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述SET定义为：

SET＝(NET²+CET²)^1/2；

式中：NET为噪声等效目标，定义为信噪比为1时入瞳处的目标辐射强度；CET为杂波等效目标，定义为信杂比为1时入瞳处的目标辐射强度。

6.根据权利要求1所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述光谱相对距离定义为：

式中：|·|为绝对值运算，I₁为目标1的辐射强度，I₂为目标2的辐射强度。

7.根据权利要求1所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述步骤三中，优选确认探测谱段的具体步骤如下：

(1)以初选目标探测谱段集内光谱相对距离和最大的谱段初始化优选谱段集φ₁；

(2)计算φ₁内不同目标间的光谱信息散度；

(3)对φ₁内不同目标间的光谱信息散度累加，得到优选谱段集内不同目标间的光谱信息散度和；

(4)在初选谱段集内剩余的其他谱段中，选择光谱相对距离和次优的谱段，与φ₁组成谱段集φ₂；

(5)计算φ₂内不同目标间的光谱信息散度并累加；

(6)重复步骤(4)-(5)，逐渐增加优选谱段集内谱段数量，直至φ_x内不同目标间光谱信息散度和不再增加，得到最终目标探测谱段集φ_x-1，x-1为谱段集内谱段数量。

8.根据权利要求7所述的面向目标识别任务的探测谱段优选方法，其特征在于所述光谱信息散度为：

式中：∑为求和运算，lg为对数运算，N维光谱向量P＝(P₁,P₂,...,P_N)和Q＝(Q₁,Q₂,...,Q_N)的概率向量分别为p＝(p₁,p₂,…,p_N)和q＝(q₁,q₂,…,q_N)，