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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种针对雪地伪装目标的目标检测算法,涉及图像检测领域，包括：S1、典型雪地与雪地伪装材料光谱的采集、预处理及构建过完备字典；S2、机载高光谱数据的采集与预处理；S3、通过典型雪地与雪地伪装材料的光谱计算差异波段，构建差异波段选取约束条件，并基于差异波段获取波段筛选后的背景字典Ab*、联合字典A*与机载高光谱图像的像元y*；S4、求背景字典的最优稀疏向量γ1与联合字典的最优稀疏向量β1，再求取背景字典Ab*对波段筛选后图像像元的重构误差r0y*与联合字典A*对波段筛选后图像像元的重构误差r1y*；S5、将重构误差r0y*与重构误差r1y*通过SRUC检测器，基于输出值判断目标是否存在。本发明解决现有目标检测算法对雪地伪装目标检测率低的问题。
主权项：1.一种针对雪地伪装目标的目标检测算法，其特征在于：所述一种针对雪地伪装目标的目标检测算法包括以下步骤：S1、典型雪地与雪地伪装材料的光谱的采集、预处理，基于预处理后典型雪地的光谱构建背景字典Ab，基于预处理后典型雪地与雪地伪装材料的光谱构建联合字典A；S2、机载高光谱数据的采集与预处理；S3、通过典型雪地与雪地伪装材料的光谱计算差异波段，构建差异波段选取约束条件，并基于差异波段对背景字典Ab、联合字典A与机载高光谱图像进行波段筛选，获取波段筛选后的背景字典Ab*、联合字典A*与机载高光谱图像的像元y*；S4、基于波段波段筛选后的背景字典Ab*、联合字典A*与机载高光谱图像的像元y*，通过正交匹配追踪算法求背景字典的最优稀疏向量γ1与联合字典的最优稀疏向量β1，然后求取背景字典Ab*对波段筛选后图像像元的重构误差r0y*与联合字典A*对波段筛选后图像像元的重构误差r1y*；S5、将重构误差r0y*与重构误差r1y*通过SRUC检测器，得到SRUC模型的输出值，基于输出结果判断目标是否存在。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种针对雪地伪装目标的目标检测算法
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