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公开(公告)号：CN106600602B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201611257226.5
申请日：2016-12-30
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 基于聚类自适应窗高光谱图像异常检测方法，属于高光谱图像处理领域，本发明为解决现有背景模型构造方法限定高光谱图像背景较为一致时适用的问题。本发明具体过程为：对高光谱图像进行光谱维主成分分析，生成光谱子空间；对每个待检测像素生成自适应窗；生成的自适应窗为二值矩阵，二值矩阵的中心与待测像素重合，矩阵内为“1”的像素表示高光谱图像中为同质背景区域的像素，矩阵内为“0”的像素表示高光谱图像中为非同质背景区域的像素；利用主成分分析结果和椭圆等高模型对自适应窗内进行背景对数似然估计，检测出异常像元，生成初步的检测结果矩阵；利用形态学滤波进行后处理，得到最终的检测矩阵结果。本发明用于高光谱遥感图像的异常检测。
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公开(公告)号：CN106595873B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710001761.2
申请日：2017-01-03
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01J5/00
摘要： 基于长波红外大气底层辐射和可见光波段线性混合模型的亚像元温度反演方法，属于遥感图像领域，本发明为解决现有红外波段温度反演方法未将混合像元和纯净像元加以区分，导致像元特别是混合像元温度反演不准确的问题。本发明所述反演方法的具体过程为：步骤1、对可见光波段，采用自动目标提取算法进行光谱解混，实现纯像元与混合像元的定位和混合像元各组分丰度的初步估计；步骤2、对与可见光波段配准后的热红外波段图像，结合解混获得的像元丰度信息，与大气、传感器参数实现亚像元温度反演。本发明用于红外波段光谱图像处理。
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公开(公告)号：CN106600602A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611257226.5
申请日：2016-12-30
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 基于聚类自适应窗高光谱图像异常检测方法，属于高光谱图像处理领域，本发明为解决现有背景模型构造方法限定高光谱图像背景较为一致时适用的问题。本发明具体过程为：对高光谱图像进行光谱维主成分分析，生成光谱子空间；对每个待检测像素生成自适应窗；生成的自适应窗为二值矩阵，二值矩阵的中心与待测像素重合，矩阵内为“1”的像素表示高光谱图像中为同质背景区域的像素，矩阵内为“0”的像素表示高光谱图像中为非同质背景区域的像素；利用主成分分析结果和椭圆等高模型对自适应窗内进行背景对数似然估计，检测出异常像元，生成初步的检测结果矩阵；利用形态学滤波进行后处理，得到最终的检测矩阵结果。本发明用于高光谱遥感图像的异常检测。
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公开(公告)号：CN106595873A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710001761.2
申请日：2017-01-03
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01J5/00
CPC分类号： G01J5/00 , G01J2005/0077
摘要： 基于长波红外大气底层辐射和可见光波段线性混合模型的亚像元温度反演方法，属于遥感图像领域，本发明为解决现有红外波段温度反演方法未将混合像元和纯净像元加以区分，导致像元特别是混合像元温度反演不准确的问题。本发明所述反演方法的具体过程为：步骤1、对可见光波段，采用自动目标提取算法进行光谱解混，实现纯像元与混合像元的定位和混合像元各组分丰度的初步估计；步骤2、对与可见光波段配准后的热红外波段图像，结合解混获得的像元丰度信息，与大气、传感器参数实现亚像元温度反演。本发明用于红外波段光谱图像处理。
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