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基于子空间模型GLRT的高光谱目标检测技术方法

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简介：
本研究提出了一种基于子空间模型的广义似然比检验(GLRT)算法，用于提升高光谱图像中目标检测的准确性和鲁棒性。 高光谱目标检测方法中的GLRT（广义似然比检验）子空间模型如下： 1. 假设背景单一且可由多变量正态分布表示； 2. 训练与检测所用的背景光谱相同； 3. 用于训练和测试的数据集是独立的； 4. 目标与背景的关系为相加关系，而非替代关系。 S矩阵包含有关目标的先验信息。其中，列数P代表目标子空间的维度；当P增大时，所含的信息量会减少。若S满秩，则不可逆。该算法操作简便，用户只需将数据替换到指定位置即可运行。

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  • 基于子空间模型GLRT的高光谱目标检测技术方法
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    本研究提出了一种基于子空间模型的广义似然比检验(GLRT)算法，用于提升高光谱图像中目标检测的准确性和鲁棒性。 高光谱目标检测方法中的GLRT（广义似然比检验）子空间模型如下： 1. 假设背景单一且可由多变量正态分布表示； 2. 训练与检测所用的背景光谱相同； 3. 用于训练和测试的数据集是独立的； 4. 目标与背景的关系为相加关系，而非替代关系。 S矩阵包含有关目标的先验信息。其中，列数P代表目标子空间的维度；当P增大时，所含的信息量会减少。若S满秩，则不可逆。该算法操作简便，用户只需将数据替换到指定位置即可运行。
     
  • 基于子空间双门限GLRT的分布式目标CFAR检测
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    本文提出了一种基于子空间双门限广义似然比检验(GLRT)的分布式恒虚警率(CFAR)检测方法，旨在提高复杂背景下的目标识别准确性。通过优化门限设置，在降低虚警率的同时有效提升检测性能。 本段落研究了在球不变随机变量杂波环境中分布式目标的检测问题，并提出了一种具有恒虚警特性的双门限广义似然比检测器。对于分布式目标，我们将其建模为子空间信号，在距离维和多普勒频率维上进行扩展处理。 第一门限用于筛选出信噪比较高的待检距离单元；随后对这些选定的距离单元进行能量积累，并与第二门限相比较以做出最终的判决。在假设杂波协方差矩阵已知的情况下，我们构建了该双门限检测器并推导出了其虚警概率公式，证明它具备恒定虚警率的特点。 进一步地，通过用基于辅助通道数据估计得到的杂波协方差矩阵来替换原本假定为已知条件下的矩阵值，从而设计出一个自适应性更强的检测算法。最后利用蒙特卡洛仿真技术对所提出的检测器进行了性能分析，验证了其有效性和鲁棒性的特点。
     
  • 基于光谱奇异值检测的高光谱遥感中小目标探测方法
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    本研究提出了一种利用光谱奇异值检测技术来提升高光谱遥感中微小目标识别精度的方法。通过分析和处理高光谱数据中的奇异值，显著增强了对小型地物目标的检出能力与定位准确性。这种方法特别适用于复杂背景下的目标探测任务，具有广阔的应用前景。 一种基于光谱奇异值检测的高光谱遥感小目标探测方法。
     
  • 高光谱目标检测算法(MF.zip)
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    本资源提供了一种先进的高光谱图像处理技术——MF.zip，内含针对高光谱数据的目标检测算法。此方法旨在优化识别精度与速度，适用于遥感、环境监测等领域。 高光谱目标检测算法利用了高光谱遥感图像的优势，这种图像不仅包含了物体的空间位置信息，还提供了详细的光谱数据。每个像素点都对应一条近似的连续光谱曲线，因此可以将整个高光谱图像视作三维数据集——其中的二维平面代表空间分布，另一维度则表示该处物质的特定反射率或吸收特性。 由于其较高的光谱分辨率和独特的材料识别能力，高光谱成像技术能够通过分析不同地物的独特光谱特征来区分它们。这使得它在解决传统全色图像或多光谱图像难以处理的问题上展现出巨大潜力，例如军事伪装、地下设施的探测以及资源勘探与环境监测等领域。 鉴于以上特性及其广泛的应用领域，高光谱目标检测技术无论是在军用还是民用方面都具有重要的实用价值和发展前景。
     
  • 论文研究: KRX高光谱异常检测算法基于目标正交子空间投影加权.pdf
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    本文提出了一种改进的目标正交子空间投影方法结合权重调整策略，用于KRX高光谱数据中的异常检测，提高了检测精度和鲁棒性。 在高光谱图像中的异常目标检测问题中，由于原始数据源不能准确表征背景数据的分布，导致虚警概率较高。为此，本段落提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX算法来解决这一问题。
     
  • 基于匹配滤波的目标高光谱检测算法
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    本研究提出了一种高效的基于匹配滤波技术的高光谱目标检测算法。该方法通过优化滤波器参数，显著提升了复杂背景下的小目标识别精度与速度，在遥感和军事监控领域具有广泛的应用前景。 这是一款经典的高光谱目标检测算法，属于非监督类的算法，需要获取目标的光谱先验信息来进行检测。代码使用方便，只需替换输入数据即可运行。
     
  • CEM.zip_CEM高光谱目标检测报告_检测算法
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    本报告详细介绍了在CEM高光谱数据集上应用的目标检测算法性能分析。通过对比不同算法的效果，为高光谱图像中的精确目标识别提供了有效的技术参考和实践指导。 CEM检测算法基于MATLAB开发，用于高光谱目标检测。
     
  • 基于光声光谱的乙烯检测技术
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    本研究介绍了一种利用光声光谱技术进行乙烯气体检测的方法。通过精确分析，该技术能够实现对低浓度乙烯的有效识别和量化，在农业、环境监测等领域具有广泛应用前景。 乙烯(C2H4)是石油化工产业中的基本化工原料，并且具有爆炸性，也常被用作煤层自燃的标识气体。为了实现对低浓度乙烯的有效检测，我们构建了一套基于近红外可调谐二极管激光器的低成本光声光谱测量系统。通过分析乙烯在近红外波段内的吸收谱线，确定了位于1620.44纳米处的一条特定吸收谱线作为监测对象，并结合使用波长调制吸收技术，以光声池的共振频率为二极管激光器的调制频率，利用该吸收入射信号的二次谐波来实现对乙烯浓度的反演。实验结果显示系统对于乙烯测量具有0.688% 的准确度和1.16×10^-5 浓度级别的探测极限，并且通过连续30分钟内对同一样品进行多次测试验证了系统的良好稳定性，所有这些结果均表明这套系统在低浓度乙烯检测方面有重要的应用价值。
     
  • 基于混合高斯模型的飞机目标检测方法
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    本研究提出一种基于混合高斯模型的飞机目标检测算法，通过优化背景建模和前景提取技术，有效提高复杂背景下飞机目标的检测精度与鲁棒性。 在MATLAB平台上使用混合高斯背景建模方法对运动中的飞机目标进行检测，并提供详细的代码注释。
     
  • 基于高阶统计量的高光谱图像目标检测新算法
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    本研究提出了一种利用高阶统计量的新算法，旨在提升高光谱图像中目标检测的准确性和鲁棒性，为复杂背景下的小目标探测提供了有效手段。 一种基于高阶统计量的高光谱图像目标检测算法由杨硕和史振威提出。该方法利用高光谱图像进行目标检测，而传统的目标检测算法主要依赖于二阶统计量，例如国际上流行的约束能量最小化(Constrained Energy Minimization, CEM)算法。