一种基于光谱相关性的子空间稀疏表征高光谱目标检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210939174.9
IPC分类号：G06V20/10;G06V10/40;G06V10/58;G06V10/77;G06V10/771;G06V10/772
申请日期：
2022-08-05
申请人：
西安交通大学

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专利名称	一种基于光谱相关性的子空间稀疏表征高光谱目标检测方法
申请号	CN202210939174.9	申请日期	2022-08-05
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-01	公开/公告号	CN115272861A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06V20/10	IPC分类号	G;0;6;V;2;0;/;1;0;;;G;0;6;V;1;0;/;4;0;;;G;0;6;V;1;0;/;5;8;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;1;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;2查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区咸宁西路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	穆廷魁;李致远
代理机构	西安智大知识产权代理事务所	代理人	段俊涛

摘要

一种基于光谱相关性的子空间稀疏表征高光谱目标检测方法，基于待测高光谱图像数据，量化估计光谱信息间的相关性，得到光谱相关系数矩阵；基于光谱相关系数矩阵以及目标光谱字典中的光谱数据，采用最小方差原则以及特征值分解方法计算目标光谱字典的特征子空间，将得到的特征值从小到大排序，取占比为p的前几个特征值，其对应的特征向量组成特征子空间的投影矢量；将待测高光谱图像数据与目标光谱字典全部投影至该特征子空间中，采用稀疏表征的方法，实现目标检测。本发明在去除光谱间信息冗余的同时，保证有足够的维度进行区分，又可有效地提取目标光谱字典中先验光谱信息的共同特征，更加准确高效地检测识别目标，具有优越的性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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