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一种新的基于目标检测的波段选择方法

王艺婷 黄世奇 刘代志 王百合

王艺婷, 黄世奇, 刘代志, 王百合. 一种新的基于目标检测的波段选择方法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(8): 2294-2298.
引用本文: 王艺婷, 黄世奇, 刘代志, 王百合. 一种新的基于目标检测的波段选择方法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(8): 2294-2298.
Wang Yiting, Huang Shiqi, Liu Daizhi, Wang Baihe. Novel band selection method based on target detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(8): 2294-2298.
Citation: Wang Yiting, Huang Shiqi, Liu Daizhi, Wang Baihe. Novel band selection method based on target detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(8): 2294-2298.

一种新的基于目标检测的波段选择方法

基金项目: 

国家自然科学基金(41174093)

详细信息
    作者简介:

    王艺婷(1988-),女,硕士生,主要从事高光谱图像处理与应用方面的研究。Email:appie5744@sina.com;刘代志(1960-),男,教授,博士生导师,博士,主要从事信号与信息处理、地球物理方面的研究。Email:daizhiliu@163.com

    王艺婷(1988-),女,硕士生,主要从事高光谱图像处理与应用方面的研究。Email:appie5744@sina.com;刘代志(1960-),男,教授,博士生导师,博士,主要从事信号与信息处理、地球物理方面的研究。Email:daizhiliu@163.com

Novel band selection method based on target detection

  • 摘要: 针对现有的高光谱遥感波段选择方法应用于目标检测时效果不高的问题,提出了基于目标检测的波段选择方法两步波段选择(Two Step Band Selection,TSBS)方法。该方法首先应用典型波段选择方法对高光谱波段进行初选;然后根据波段逐一累积后不同波段组合的目标检测效果,对初选波段进行再次选择,最终得到目标检测效果更好的波段组合。该方法不仅继承了典型波段选择方法的优点,而且直接基于目标检测的效果选择波段,应用针对性强,方法简单易行。实验结果表明:TSBS方法在高光谱数据波段选择方面具有较好的普适性,能够在实现数据降维的同时,有效改善目标检测的效果。
  • [1] Yang Guopeng, Yu Xuchu, Feng Wufa, et al. The development and application of hyperspectral RS technology[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2008(10): 1-2. (in Chinese)杨国鹏, 余旭初, 冯伍法, 等. 高光谱遥感技术的发展与应用现状[J]. 测绘通报, 2008(10): 1-2.
    [2] Su Hongjun, Sheng Yehua, Yang He, et al. Orthogonal projection divergence-based hyperspectral band selection[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2011, 31(5): 1309-1313. (in Chinese)苏红军, 盛业华, Yang He, 等. 基于正交投影散度的高光谱遥感波段选择算法[J]. 光谱学与光谱分析, 2011, 31(5): 1309-1313.
    [3] Lin Ying, Xu Weiming, Yuan Liyin, et al. Nonuniformity correction for LW infrared hyperspectral and its spectral feature abstraction[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40(4): 605-610. (in Chinese)林颖, 徐卫明, 袁立银, 等. 长波红外高光谱非均匀性校正及光谱特征提取[J]. 红外与激光工程, 2011, 40(4): 605-610.
    [4] Li Xing. A study on band selection for hyperspecral image of vegetable[D]. Shandong: Shandong University of Seienee and Technology, 2005: 20-36. (in Chinese)李行. 植被高光谱遥感影像特征波段的选择方法研究[D]. 山东: 山东科技大学, 2005: 20-36.
    [5] Su Hongjun, Du Peijun, Sheng Yehua, et al. Study on band selection algorithms of hyperspectral image data[J]. Application Research of Computers, 2008, 25(4): 1093-1096. (in Chinese)苏红军, 杜培军, 盛业华, 等. 高光谱影像波段选择算法研究[J]. 计算机应用研究, 2008, 25(4): 1093-1096.
    [6] Liu Feng, Gong Jianya. A classification method for high spatial resolution remotely sensed image based on multi-feature[J]. Geography and Geo-Information Science, 2009, 25(3): 19-41. (in Chinese)刘峰, 龚建雅. 一种基于多特征的高光谱遥感图像分类方法[J]. 地理与地理信息科学, 2009, 25(3): 19-41.
    [7] Zhang Meng, Zhao Huijie, Li Na. Analysis of the influence of hyperspectral spectral resolution on the mineral recognition[J]. Infrared and Laser Engineering, 2006, 35(S): 493-498. (in Chinese)张萌, 赵慧洁, 李娜. 高光谱数据光谱分辨率对矿物识别的影响分析[J]. 红外与激光工程, 2006, 35(S): 493-498.
    [8] Liu Xiang. Target detection on hyperspectral imagery based on transformation of spectral dimensions[D]. Beijing: Graduate University of Chinese Academy of Science, 2008: 61-66. (in Chinese)刘翔. 基于光谱维变换的高光谱图像目标探测研究[D]. 北京: 中国科学院研究生院, 2008: 61-66.
    [9] He Yuanlei, Liu Daizhi, Wang Jingli, et al. Independent component analysis-based band selection for hyperspectral imagery[J]. Infrared and Laser Engineering, 2012, 41(3): 818-824. (in Chinese)何元磊, 刘代志, 王静荔, 等. 利用独立成分分析的高光谱图像波段选择方法[J]. 红外与激光工程, 2012, 41(3): 818-824.
    [10] Shi Zhenwei, Wu Jun, Yang Shuo, et al. RX and its variants for anomaly detection in hyperspectral images[J]. Infrared and Laser Engineering, 2012, 41(3): 796-802. (in Chinese)史振威, 吴俊, 杨硕, 等. RX及其变种在高光谱图像中的异常检测[J]. 红外与激光工程, 2012, 41(3): 796-802.
  • [1] 邓可望, 赵慧洁, 李娜, 蔡辉.  基于改进样本驱动的高光谱矿物识别模型压缩方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210252-1-20210252-9. doi: 10.3788/IRLA20210252
    [2] 刘蒙, 张伟科, 黄立, 胡磊, 苏伟, 许单洁, 李勋龙.  高超声速飞行器红外波段及窗口选择(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20220161-1-20220161-7. doi: 10.3788/IRLA20220161
    [3] 孙鹏, 于跃, 陈嘉欣, 秦翰林.  基于深度空时域特征融合的高动态空中多形态目标检测方法(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20220167-1-20220167-8. doi: 10.3788/IRLA20220167
    [4] 贺文静, 胡坚, 陈育伟, 潘苗苗, 朱运维, 何锐斌, 李传荣.  共孔径主被动高光谱三维成像实时处理框架 . 红外与激光工程, 2021, 50(2): 20200249-1-20200249-9. doi: 10.3788/IRLA20200249
    [5] 王雷光, 耿若筝, 代沁伶, 王军, 郑晨, 付志涛.  高光谱-LiDAR 融合的条件随机场分类方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(12): 20210112-1-20210112-12. doi: 10.3788/IRLA20210112
    [6] 陈明, 赵连飞, 苑立民, 徐峰, 韩默.  基于特征选择YOLOv3网络的红外图像绝缘子检测方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(S2): 20200401-20200401. doi: 10.3788/IRLA20200401
    [7] 张爱武, 康孝岩.  p值统计量建模独立性的高光谱波段选择方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(9): 926005-0926005(9). doi: 10.3788/IRLA201847.0926005
    [8] 黄达, 黄树彩, 赵炜, 陆屹.  天基光谱探测特征波段的选择 . 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 166-171. doi: 10.3788/IRLA201847.S117005
    [9] 梁栋, 刘娜, 张东彦, 赵晋陵, 林芬芳, 黄林生, 张庆, 丁玉婉.  利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病 . 红外与激光工程, 2017, 46(1): 136004-0136004(9). doi: 10.3788/IRLA201746.0138004
    [10] 汪家春, 赵大鹏, 杜香华, 王启超, 林志丹, 程立, 李志刚.  基于AOTF的高光谱偏振成像系统设计与实验 . 红外与激光工程, 2017, 46(1): 1136002-1136002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0138002
    [11] 徐文斌, 陈伟力, 李军伟, 王广平, 武敬力.  采用长波红外高光谱偏振技术的目标探测实验 . 红外与激光工程, 2017, 46(5): 504005-0504005(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0504005
    [12] 张爱武, 杜楠, 康孝岩, 郭超凡.  非线性变换和信息相邻相关的高光谱自适应波段选择 . 红外与激光工程, 2017, 46(5): 538001-0538001(9). doi: 10.3788/IRLA201746.0538001
    [13] 陈善静, 康青, 顾忠征, 王正刚, 沈志强, 蒲欢, 辛颖.  基于三维GMRF的高光谱图像空天融合目标检测 . 红外与激光工程, 2016, 45(S2): 132-139. doi: 10.3788/IRLA201645.S223003
    [14] 邓承志, 张绍泉, 汪胜前, 田伟, 朱华生, 胡赛凤.  L1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 1092-1097.
    [15] 赵慧洁, 李明康, 李娜, 丁昊, 蔡辉.  一种基于改进子空间划分的波段选择方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(10): 3155-3160.
    [16] 高明辉, 郑玉权, 郭万存.  高光谱与高分辨率CO2探测仪安装座结构设计 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 3973-3976.
    [17] 王晓飞, 侯传龙, 阎秋静, 张钧萍, 汪爱华.  基于相关向量机的高光谱图像噪声评估算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 4159-4163.
    [18] 许元男, 李军伟, 吴开峰, 毛宏霞, 董雁冰.  采用综合信噪比的中波光谱探测波段选择 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2126-2131.
    [19] 孟卫华, 倪国强, 高昆, 向静波, 项建胜.  红外高光谱成像的光谱聚焦 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 774-779.
    [20] 刘志刚, 卢云龙, 魏一苇.  有监督的高光谱图像伪装目标检测方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3076-3081.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-12-10
  • 修回日期:  2013-01-17
  • 刊出日期:  2013-08-25

一种新的基于目标检测的波段选择方法

    作者简介:

    王艺婷(1988-),女,硕士生,主要从事高光谱图像处理与应用方面的研究。Email:appie5744@sina.com;刘代志(1960-),男,教授,博士生导师,博士,主要从事信号与信息处理、地球物理方面的研究。Email:daizhiliu@163.com

    王艺婷(1988-),女,硕士生,主要从事高光谱图像处理与应用方面的研究。Email:appie5744@sina.com;刘代志(1960-),男,教授,博士生导师,博士,主要从事信号与信息处理、地球物理方面的研究。Email:daizhiliu@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(41174093)

摘要: 针对现有的高光谱遥感波段选择方法应用于目标检测时效果不高的问题,提出了基于目标检测的波段选择方法两步波段选择(Two Step Band Selection,TSBS)方法。该方法首先应用典型波段选择方法对高光谱波段进行初选;然后根据波段逐一累积后不同波段组合的目标检测效果,对初选波段进行再次选择,最终得到目标检测效果更好的波段组合。该方法不仅继承了典型波段选择方法的优点,而且直接基于目标检测的效果选择波段,应用针对性强,方法简单易行。实验结果表明:TSBS方法在高光谱数据波段选择方面具有较好的普适性,能够在实现数据降维的同时,有效改善目标检测的效果。

English Abstract

参考文献 (10)

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