高光谱图像多类目标检测：自适应结构化背景与形状特征子空间方法

"自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测" 在高光谱成像技术中，检测目标是关键任务之一，尤其是在复杂的背景下识别多种类型的目标。这篇研究论文"自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测"探讨了如何在光谱特征未知的情况下，利用目标的形状特征进行多类目标的检测。作者贺霖、潘泉和邸鞲分别来自华南理工大学自动化科学与工程学院和西北工业大学自动化学院。 高光谱图像数据通常包含丰富的光谱和空间信息，但同时也带来了挑战，如背景复杂性、目标多样性以及光谱混叠等问题。该论文提出了一种新的检测算法，该算法能够应对这些挑战。首先，通过高光谱图像数据样本的二次型高阶矩，构建了一个自适应结构化背景模型。这个过程旨在捕捉图像中的背景特性，从而减少背景对目标检测的干扰。 接着，论文利用目标的形状先验信息来构建一个形状特征子空间。形状特征子空间的构建基于目标的几何特性，如边缘、轮廓等，这些特征在不同的光谱通道中可能有所不同但相对稳定。在高维光谱特征空间中，通过对形状特征子空间进行匹配，可以有效地将目标从背景中分离出来。 通过这种自适应结构化背景和形状特征子空间的结合，论文的检测算法能够同时检测出具有不同形状特征的多类目标。实验结果证实了该方法的有效性，即使在目标光谱特征未知的环境下，也能实现精确的目标检测。 关键词涉及的信息处理技术、高光谱图像、多类目标检测、形状特征子空间和结构化背景，表明该研究关注的是高光谱图像处理的关键领域。文献标识码"A"表示这是一篇原创性的学术研究，而分类号"TP391.4"则将其归类于信息技术和自动控制的子领域。 这篇研究论文为高光谱图像的多类目标检测提供了一个创新的解决方案，特别是在背景复杂且目标光谱信息不明的情况下。通过自适应地处理背景并利用形状特征，这种方法有望提高目标检测的准确性和鲁棒性，对于军事侦察、环境监测、遥感等领域具有重要的应用价值。