中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所孫德新獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于空譜聯(lián)合的高光譜圖像飛行器尾跡檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120047386B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202510003408.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種基于空譜聯(lián)合的高光譜圖像飛行器尾跡檢測(cè)方法是由孫德新;李鵬飛;謝書(shū)馨設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-01-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本一種基于空譜聯(lián)合的高光譜圖像飛行器尾跡檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于空譜聯(lián)合的高光譜圖像飛行器尾跡檢測(cè)方法,包括:將高光譜圖像的空間維逐波段進(jìn)行邊緣提取,對(duì)生成的邊緣圖像進(jìn)行全波段結(jié)果統(tǒng)計(jì)合并,對(duì)合并結(jié)果進(jìn)行閾值篩選;對(duì)高光譜圖像的光譜維進(jìn)行特征值分解,根據(jù)特征值大小對(duì)特征向量進(jìn)行篩選,選用保留的特征向量對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu);采用RX算子計(jì)算重構(gòu)圖像的像元異常得分,對(duì)異常得分的結(jié)果進(jìn)行閾值篩選;采用雙向驗(yàn)證模型對(duì)空間維和光譜維得到的兩組結(jié)果進(jìn)行雙向驗(yàn)證合并,以空間維特征檢測(cè)結(jié)果為指導(dǎo)圖像對(duì)光譜維特征檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行篩選,最終完成飛行器尾跡的檢測(cè)。本發(fā)明最大程度利用了高光譜圖像的空間結(jié)構(gòu)信息和光譜信息,達(dá)到準(zhǔn)確率高且虛警率低的檢測(cè)效果。
本發(fā)明授權(quán)一種基于空譜聯(lián)合的高光譜圖像飛行器尾跡檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于空譜聯(lián)合的高光譜圖像飛行器尾跡檢測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟: 1將高光譜圖像的空間維逐波段進(jìn)行邊緣提取,對(duì)生成的邊緣圖像進(jìn)行全波段結(jié)果統(tǒng)計(jì)合并,對(duì)合并結(jié)果進(jìn)行閾值篩選,得到空間維特征檢測(cè)結(jié)果; 2對(duì)高光譜圖像的光譜維進(jìn)行特征值分解,根據(jù)特征值大小對(duì)特征向量進(jìn)行篩選,選用保留的特征向量對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu);采用RX算子計(jì)算重構(gòu)圖像的像元異常得分,對(duì)異常得分的結(jié)果進(jìn)行閾值篩選,得到光譜維特征檢測(cè)結(jié)果; 3采用雙向驗(yàn)證模型對(duì)空間維和光譜維得到的兩組結(jié)果進(jìn)行雙向驗(yàn)證合并,依據(jù)導(dǎo)向?yàn)V波的思想,采用一個(gè)滑動(dòng)窗口進(jìn)行雙側(cè)比較,異常值統(tǒng)計(jì)結(jié)果較高一側(cè)定義為羽流,另一側(cè)定義為背景,以空間維特征檢測(cè)結(jié)果為指導(dǎo)圖像對(duì)光譜維特征檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行篩選,最終完成飛行器尾跡的檢測(cè);具體過(guò)程為: 基于羽流側(cè)的異常值得分比背景側(cè)更高的假設(shè),依據(jù)導(dǎo)向?yàn)V波的思想,利用一個(gè)滑動(dòng)窗口,窗口中心沿空間維特征檢測(cè)結(jié)果的目標(biāo)位置移動(dòng),過(guò)程中動(dòng)態(tài)地比較對(duì)應(yīng)位置的局部范圍在光譜維特征檢測(cè)結(jié)果中的異常程度; 假設(shè)最終結(jié)果矩陣為Σ,表示以坐標(biāo)i,j為中心,以奇數(shù)k為維度的窗口所分割出的子矩陣,矩陣A為空間維特征檢測(cè)結(jié)果,矩陣B為光譜維特征檢測(cè)結(jié)果,A、B均與原三維高光譜圖像空間維尺寸相同;當(dāng)矩陣A中位置i,j處元素ai,j>0時(shí)進(jìn)行計(jì)算,雙向驗(yàn)證模型用矩陣運(yùn)算表示如下: fX,Y=HX·Y-X·YT 其中,*運(yùn)算為矩陣的Hadamard積,是兩個(gè)同樣大小的矩陣對(duì)應(yīng)位置元素相乘的結(jié)果;Jk,k為k階全1矩陣;Ik為單位矩陣;Gk為僅在中心位置為1,其余位置均為0的k階矩陣;Tk為k階上三角矩陣,取值均為1;為簡(jiǎn)化表示運(yùn)算關(guān)系,式中的參數(shù)X、Y表示大小相同的矩陣;σ為常數(shù),單位階躍函數(shù)Hl的定義為: 式中,l表示矩陣比較的結(jié)果;雙向驗(yàn)證過(guò)程結(jié)束后,得到最終檢測(cè)結(jié)果。
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