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基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究 总被引:9,自引:6,他引:9
提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法.作为一种多元数据集合,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面.主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数.显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息,而这些信息中则包含了重要的内容,例如目标特性。文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测.该方法减少了对先验光谱信息的依赖,提高了算法的实用性. 相似文献
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散射中心是SAR图像目标识别的重要特征。本文基于属性散射中心模型,在文献[6]的基础上,提出了一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法。在该方法中,通过引入参数规则化处理步骤,解决了属性散射中心特征提取方法的收敛问题,提高了属性散射中心特征参数估计的精度和效率;提出了一种能同时实现散射中心数目确定和结构判别的方法,实现了散射中心类型的可靠判别。仿真数据和MSTAR实测SAR图像数据的实验结果,验证了本文改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法的有效性。 相似文献
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通过对炼化企业燃料气管网内燃料气状态分析,依据气体状态方程、伯努利方程和有关燃料气热值的专利技术,得出管网中燃料气积蓄总供热量与燃料气组成、温度、压力的模型关系。对于焦化装置切塔导致管网燃料气不平衡、采取外购天然气补偿为主的燃料气管网,建立先进控制,管网压力波动幅度降低56.2%,高频波动显著缓和,管网燃料气供热平稳性得到改善。随着炼化企业苯乙烯装置的建设,自产燃料气重要来源之一的催化裂化干气中,15%左右的乙烯被提取,打破了原有的管网燃料气平衡,需要补充外购天然气或气化液态烃时,管网燃料气的压力、热值会产生波动,影响各加热炉的平稳控制。采用建模和先进控制技术解决这一问题,是非常有益的尝试。 相似文献
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为获取紫外 真空紫外光学元件的光谱反射率,构建了一套反射率测试系统。该反射率测试系统主要由Seya Namioka紫外 真空紫外单色仪、样品精密转台为主体的光机结构和电子学系统组成。首先,介绍了系统测量原理,采用双光路补偿法消除了光源随时间的飘移,通过改变系统光路进行两次测量来获取反射光与入射光数据,进而得到光谱反射率。接着对电子学硬件系统进行描述,给出了驱动控制单元与信号处理采集单元的硬件设计与组成。因紫外 真空紫外光谱信号微弱,采用了锁相放大的方法提高了测量精度。该反射率测试系统测试结果表明波长重复性0.05 nm,反射率测量重复精度为1.8%,系统功能完备稳定性好,能够实现对光学元件的高精度测量。 相似文献
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