[发明专利]基于块对角与低秩表示的高光谱伪装目标检测方法有效

专利信息
申请号: 201710981243.1 申请日: 2017-10-20
公开(公告)号: CN107798345B 公开(公告)日: 2020-11-20
发明(设计)人: 张秀伟;李飞;张艳宁;张磊;陈妍佳;蒋冬梅 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/66
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 王鲜凯
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于块对角与低秩表示的高光谱伪装目标检测方法,用于解决现有高光谱伪装目标检测方法目标检测效率低的技术问题。技术方案是首先利用k‑means聚类算法将背景划分为不同的类别;其次根据聚类结果将原始数据进行排序;然后利用PCA字典学习算法得到每一类的字典,进而获得全局的背景字典;再依据低秩和稀疏表示理论建立块对角低秩检测模型;模型求解后将原始数据分为背景部分和包含伪装目标的稀疏部分;最后在稀疏部分中提取出伪装目标。由于在低秩和稀疏表示理论的框架下,利用聚类算法对背景进行精细化描述,使得对背景的描述更加准确,提高了伪装目标检测效率。
搜索关键词: 基于 对角 表示 光谱 伪装 目标 检测 方法
【主权项】:
一种基于块对角与低秩表示的高光谱伪装目标检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、采用k‑means++算法对输入的高光谱数据进行聚类;假设输入图像X被聚为m个类,表示第m个聚类包含的像元集合,nb代表图像波段数量,nm代表第m个聚类有n个像元;步骤二、通过步骤一对输入图像聚类后,图像中像元被标记为数字1,2,…,m中的一个,然后按照从小到大的数字顺序将图像从新排序,得到新的排序后数据nb代表图像波段数量,N=n1+…+nm表示图像像元总个数,表示第i类的第j个像元;步骤三、根据主成分分析学习算法,对步骤一得到的每一类像元矩阵Xm转置后求其协方差矩阵,定义为CovXm,大小为nb×nb;然后求协方差矩阵CovXm的特征值V和特征向量P,将特征值按照从大到小排列后,相应的特征向量也依次排列,得到的新的特征向量矩阵即为该类学习到的背景字典Dm;最终得到整体的背景字典D=[D1,…,Dm];步骤四、在低秩表示理论指导下建立如下的基于块对角结构的低秩稀疏表示模型:Xnew=DZ+F  (1)其中,Xnew是步骤二得到的二维高光谱数据,DZ代表了图像的背景部分,D是根据每一类背景学习到的字典所组合的字典,Z是块对角稀疏,F是分解后剩余包含伪装目标部分;步骤五、在完成上述字典构造、模型构造和模型求解后,得到了包含伪装目标的矩阵部分F;最后,像元是背景或目标将通过如下检测器判定:式中,||[F]:,i||2表示F中第i列的l2范数,δ是分割阈值;如果d(xi)>δ,则判定xi为目标,否则为背景,完成伪装目标检测。
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