[发明专利]单一光谱驱动的双类别稀疏表示高光谱图像目标检测方法

权利要求书

1.一种单一光谱驱动的双类别稀疏表示高光谱图像目标检测方法，包括构建目标字典和背景字典，构建目标字典时，利用给定的一条目标光谱作为先验信息，对原始的高光谱遥感影像进行预探测，获得初始探测统计值，将初始探测统计值进行降序排列，选择降序排列后的前若干个值所对应的高光谱影像上的像元作为目标训练样本，得到目标字典A^t，其特征在于：构建背景字典时，使用主成分分析法对高光谱遥感影像X进行降维，在降维后的影像上使用K均值聚类进行分类，对每个类别的像元都进行稀疏表示，获得每个像元的表示频率，选择每个类别中表示频率高的像元作为背景训练样本，得到全局过完备的背景字典A^b；

对于目标字典A^t和背景字典A^b，使用双类别稀疏表示模型对像元进行稀疏表示，获得目标稀疏向量α^t和背景稀疏向量α^b；对于高光谱遥感影像X上的像元x，所述双类别稀疏表示模型如下，

x≈A^bα^bsubject to ||α^b||₀≤Kb目标不存在

x≈A^tα^tsubject to ||α^t||₀≤Kt目标存在

其中，Kb为背景稀疏水平，Kt为目标稀疏水平；该模型将目标背景稀疏向量和背景稀疏向量分开进行恢复，仅使用目标字典中的样本去恢复目标稀疏向量，使用背景字典中的样本去恢复背景稀疏向量；

根据使用双类别稀疏表示模型所得目标稀疏向量α^t和背景稀疏向量α^b，对待探测像元进行逐一探测，提取得到高光谱遥感影像X的目标检测结果。

2.如权利要求1所述的一种单一光谱驱动的双类别稀疏表示高光谱图像目标检测方法，其特征在于：所述根据使用双类别稀疏表示模型所得目标稀疏向量α^t和背景稀疏向量α^b，提取得到高光谱遥感影像X的目标检测结果，实现方式如下，

使用目标稀疏向量α^t和背景稀疏向量α^b，对像元进行重建，获得两种类别下的重建残差，重建背景像元所获得的残差r_b(x)和重建目标像元所获得的残差r_t(x)；根据D(x)＝r_b(x)-r_t(x)获得高光谱遥感影像X上每个像元x的输出值D(x)，输出值越大，越有可能是目标像元，从而得到高光谱遥感影像X的目标检测结果。

3.如权利要求1或2所述的一种单一光谱驱动的双类别稀疏表示高光谱图像目标检测方法，其特征在于：使用主成分分析法对高光谱遥感影像X进行降维时，降至5个维度。

4.如权利要求1或2所述的一种单一光谱驱动的双类别稀疏表示高光谱图像目标检测方法，其特征在于：在降维后的影像上使用K均值聚类进行分类，分为p个类别，p的取值在10。

5.如权利要求1或2所述的一种单一光谱驱动的双类别稀疏表示高光谱图像目标检测方法，其特征在于：选择每个类别中表示频率高的像元作为背景训练样本时，背景训练样本的总数目N_b的值控制在300。