毕业论文--基于高光谱图像的异常目标探测

《毕业论文--基于高光谱图像的异常目标探测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、湖南大学毕业设计（论文）第25页HUNANUNIVERSITY毕业论文论文题目基于高光谱图像的异常目标探测学生姓名学生学号专业班级自动化1101学院名称电气与信息工程学院指导老师学院院长2015年05月15日湖南大学毕业设计（论文）第25页湖南大学毕业设计（论文）第25页湖南大学毕业论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在老师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学生签名：日期

2、：200年月日湖南大学毕业论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在老师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学生签名：日期：200年月日湖南大学毕业设计（论文）第25页湖南大学毕业设计（论文）第25页摘要随着社会的不断发展，高光谱图像也逐渐的进入了人们的生活，高光谱凭着本身的大数据性在人们生活的各个领域都有着自己的贡献。但是高光谱是一个高维数据，并不能直接读取，所以需要对高光谱

3、数据进行处理，便于进一步的研究。异常目标的检测算法不需要先验的光谱信息，将与周围存在差异的点判断为异常目标，这是高光谱目标检测领域的研究热点。并且，由于高光谱有很高的光谱分辨率，所以在社会的各个领域都有着广阔的前景，而高光谱的数据量又非常大，所以需要研究目标探测的算法来寻找到异常目标。本文研究了对高光谱进行异常目标探测的算法，主要有：基于主成分分析的RX算法、基于核方法的KRX算法，运用这个算法可以对高光谱图像进行简单的异常目标探测。实验是在MATLAB上进行的，其中RX算法能检测出异常目标，但是有部分的虚警对象，而KRX算法能使异常检测的目标更大更集中，但是有部分的漏警对象。

4、关键词：高光谱图像，主成分分析、RX,KRX湖南大学毕业设计（论文）第25页湖南大学毕业设计（论文）第25页AbstractWiththecontinuousdevelopmentofsociety,hyperspectralimageshavegraduallyenteredpeople'slife,thehighspectrumwithitsownbigdatainpeople'slifeineveryfieldhasitsowncontribution. Butthehyperspectraldataisahighdimensionaldata,andcannotread

5、directly,soitisnecessarytodealwiththehighspectraldata,whichisconvenientforfurtherstudy..Thedetectionalgorithmofabnormaltargetdoesnotrequireapriorispectralinformation,andthepointofthedifferencebetweenthedifferenttargetscanbejudgedasabnormaltarget,whichisthehotspotinthefieldofhyperspectraltarg

6、etdetection.. Andbecauseoftheveryhighspectralresolutionofhyperspectral,soinallareasofsocietyhavebroadprospects,andhyperspectraldataamountisverylarge,soitisnecessarytostudyontargetdetectionalgorithmtofindabnormaltarget.Inthispaper,westudytheanomalydetectionalgorithmforhyperspectral,mainlyincl

7、ude:BasedontheprincipalcomponentanalysisoftheRXalgorithm,KRXalgorithmbasedonkernelmethod,usingthealgorithmofhyperspectralimagesimpleanomalytargetdetection.ExperimentiscarriedoutinMATLAB,theRXalgorithmcandetecttheanomalytarget,butpartofthefalseobjec