[发明专利]一种高光谱图像目标检测方法和系统

权利要求书

1.一种高光谱图像目标检测方法，其特征在于，包括：

对高光谱图像进行降维处理，并初始化端元矩阵和丰度矩阵；

将降维处理后的高光谱图像像元利用所述初始化后的端元矩阵和丰度矩阵进行投影处理得到高光谱图像端元投影空间信息量特征；

基于所述高光谱图像端元投影空间信息量特征量对预先构建的目标函数迭代求解得到端元矩阵和丰度矩阵；

基于所述端元矩阵和丰度矩阵确定每个像元的地物组成；

其中所述目标函数基于空间信息统计模型的投影信息量和基于凸面几何模型的最小端元体积约束构建。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于：所述对高光谱图像进行降维处理，包括：

设端元数为p；

利用最小噪声分离变换MNF的正反变换对所述高光谱图像进行噪声白化处理，取前p-1个波段进行反变换，获得噪声白化图像，作为降维后的高光谱图像R。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于：所述初始化端元矩阵和丰度矩阵，包括：

随机选取所述高光谱图像R中的p个点作为初始端元，并令初始丰度矩阵的初值为0。

4.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于：所述将降维处理后的高光谱图像像元利用所述初始化后的端元矩阵和丰度矩阵进行投影处理得到高光谱图像端元投影空间信息量特征，包括：

将所述高光谱图像R中所有像元投影到端元矩阵中得到投影矩阵；

基于所述投影矩阵中所有非负特征值的和得到高光谱图像端元投影空间信息量特征。

5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于：所述投影矩阵的计算式如下：

M＝(I-P_E)R

式中，M为投影矩阵，P_E为端元矩阵E的投影算子；

所述投影算子P_E的计算式如下：

P_E＝E(E^TE)^-1E^T。

6.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于：所述高光谱图像端元投影空间信息量特征的计算式如下：

J_IC(E)＝tr(∑_M)＝∑α_i

式中，J_IC(E)为高光谱图像端元投影空间信息量特征，M为投影矩阵；∑_M是投影矩阵M的协方差矩阵，α_i为协方差矩阵Σ_M的第i个非负特征值。

7.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于：所述目标函数为：

E≥0，C≥0

式中，为模型误差值，λ和η分别为正则化参数,J_VC(E)为最小端元体积约束函数，E为高光谱图像R的端元矩阵，C为丰度矩阵，p为端元数，为p维行向量；

所述最小端元体积约束函数如下式：

8.根据权利要求7所述的目标检测方法，其特征在于：所述对预先构建的目标函数迭代求解得到端元矩阵和丰度矩阵，包括：

计算所述目标函数的偏微分值

基于信息量和体积约束非负矩阵分解端元提取目标函数优化迭代规则，设置迭代计算终止条件；

设定σ值，对所述目标函数迭代求解，当满足迭代终止条件，则结束迭代。

优选的：所述目标函数优化迭代规则为：

式中，E_i+1为目标函数第i+1次迭代生成的端元矩阵，C_i+1为第i次迭代的生成的丰度矩阵，α_i和β_i分别是端元矩阵和丰度矩阵的迭代步长。

优选的，所述对预先构建的目标函数迭代求解得到端元矩阵和丰度矩阵，之前还包括：令目标函数优化迭代规则中的