[发明专利]基于张量线性判别分析降维的高光谱图像目标检测方法有效
申请号: | 201710433708.X | 申请日: | 2017-06-09 |
公开(公告)号: | CN107316009B | 公开(公告)日: | 2020-08-28 |
发明(设计)人: | 谷延锋;谭苏灵 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00 |
代理公司: | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人: | 岳昕 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 张量 线性 判别分析 光谱 图像 目标 检测 方法 | ||
1.基于张量线性判别分析降维的高光谱图像目标检测方法,其特征在于:所述方法具体过程为:
步骤一:对待检测的高光谱图像进行张量块的选择和划分,获得空X-空Y-光谱三阶目标张量块、空X-空Y-光谱三阶背景张量块和空X-空Y-光谱三阶待检测的测试样本张量块;
步骤二:设定目标张量块、背景张量块和待检测的测试样本张量块每一维投影后维度的大小,利用步骤一中获得的目标张量块和背景张量块训练获取目标张量块、背景张量块和待检测的测试样本张量块三个维度上的投影矩阵,使得目标张量块和背景张量块在投影后的子空间里具有最大的可分性;
步骤三:根据步骤二获得的三个维度上的投影矩阵,将步骤一得到的目标张量块、背景张量块和待检测的测试样本张量块投影到具有最大可分性的张量子空间中;
步骤四:采用张量间角度距离的度量方式,计算在投影后的张量子空间中,每一个待检测的测试样本张量块到背景张量块的总距离distance_b(m),以及每一个待检测的测试样本张量块到目标张量块的总距离distance_t(m),m=1,...,M;
步骤五:建立张量距离比检测模型,将步骤四中得到的距离distance_b(m)和距离distance_t(m)的比值radio(m)作为每个待检测的测试样本张量块中心点对应的灰度值,设定阈值η,如果任意一个待检测的测试样本张量块中心点对应的灰度值radio(m)大于阈值η,则确定该中心点的像元为目标,否则认为该中心点的像元为背景。
2.根据权利要求1所述基于张量线性判别分析降维的高光谱图像目标检测方法,其特征在于:所述步骤一中对待检测的高光谱图像进行张量块的选择和划分,获得空X-空Y-光谱三阶目标张量块、空X-空Y-光谱三阶背景张量块和空X-空Y-光谱三阶待检测的测试样本张量块;具体过程为:
给定一个3×3的窗口,将待检测的高光谱图像转换成三阶张量的形式,滑动取样窗口,当取样窗口中心点对应真值图的值为1的时候确定为空X-空Y-光谱三阶目标张量块,从中任意取样n1个得到空X-空Y-光谱三阶目标张量块当窗口内所有点对应真值图的值均为0的时候确定为空X-空Y-光谱三阶背景张量块,从中任意取样n2个得到空X-空Y-光谱三阶背景张量块滑动过程中一共从张量化的高光谱图像中获得M个待检测的、未知类别属性的空X-空Y-光谱三阶测试样本张量块n1、n2和M分别为目标张量块、背景张量块和待检测的测试样本张量块的个数,取值均为正整数。
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