基于线性解混的高光谱图像目标检测研究

高光谱图像的空间分辨率普遍较低，导致混合像元大量存在，为目标检测带来了一定困难。为了实现复杂背景下的高光谱图像目标检测，提出了一种去端元的目标检测方法。在光谱解混技术的基础上，建立了复杂背景下的光谱混合模型并加以改进，采用多次去端元的方法，取得了简化背景之后的高光谱图像。结果表明，与传统的RX目标检测算法相比，所提出的算法能够显著提升目标检测效果。在实际的军事运用中，为大尺幅图像的目标识别和揭露伪装提供了思路。     

结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法

波段选择是重要的高光谱图像降维手段。为了达到降维的目的,提出结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法,并进行了理论分析和实验验证。首先选出信息熵最大的波段作为初始波段,然后将散度与互信息量的比值定义为联合散度互信息（KLMI）准则,选择KLMI值大且信息量也大的波段加入波段子集中,选出信息量大且相似度低的波段集合,最终利用k最近邻分类算法实现了基于最大方差主成分分析算法、聚类算法、互信息算法和本文中方法的真实高光谱数据分类实验。结果表明,本文中的算法总体分类精度和κ系数均达到0.8以上,高于其它算法;大多数地物的分类精度均得到提升,具有较好的分类性能。该算法是一种实用的高光谱图像降维算法。