迷彩伪装服的高光谱特性研究

摘要

高光谱具有光谱分辨率高、波段数多、数据量大等特点，使得高光谱的伪装与识别检测技术逐渐成为战场侦察的一种重要手段。而迷彩伪装服的伪装与识别检测技术是军事侦察的重要方式。高光谱的众多特点，为迷彩服的细致分类和高效目标探测提供了可能。
　　本文通过实验获取的迷彩服与背景地物数据的高光谱图谱数据，并对迷彩服高光谱数据进行分析和处理。
　　分别介绍了光谱编码、光谱角度填图、连续统去除、导数光谱方法;分析得出迷彩服和背景地物的光谱曲线特征;运用主成分分析和最小噪声分离进行高光谱数据的有效降维;定义迷彩服和背景地物的训练样本，分别研究了最小距离分类、马氏距离分类、光谱角度填图分类和光谱信息散度的图像分类效果，并运用混淆矩阵进行迷彩服分类精度评价;运用光谱角度填图方法和光谱信息散度方法对高光谱图像进行去伪装目标探测。
　　实验结果表明马氏距离分类方法的分类精度较高，总体精度评价达到95.99％;光谱信息散度方法能有效探测识别迷彩服，该方法探测结果比光谱角度填图的结果较好。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 研究背景和意义

1．1．1迷彩服研究现状

1．1．2 高光谱遥感研究现状

1．2 选题目的和意义

1．3 论文内容与结构

1．4 本章小结

第二章 高光谱遥感成像技术

2．1 高光谱图像获取技术

2．2 野外高光谱数据采集

2．2．1 常用野外光谱仪

2．2．2 光谱仪的性能指标

2．2．3 野外光谱仪基本配置

2．2．4 野外光谱测试流程

2．3 高光谱应用处理软件

2．4 本文实验所用光谱仪

2．5 本章小结

第三章 高光谱数据处理与分析方法

3．1 高光谱数据分析

3．1．1 高光谱数据的特点分析

3．1．2 高光谱数据分析方法

3．1．3 高光谱数据分析的难点

3．2 光谱波形匹配技术

3．2．1 光谱编码匹配

3．2．2 光谱角度填图

3．2．3 连续统去除法

3．2．4 导数光谱

3．3 高光谱图像数据降维方法

3．3．1 主成分分析

3．3．2 最小噪声分离

3．4 高光谱图像分类与识别

3．4．1 基于光谱空间的高光谱图像识别

3．4．2 基于特征空间的高光谱图像识别

3．4．3 高光谱图像分类

3．4．4 高光谱图像分类精度评价

3．5 本章小结

第四章 高光谱地面遥感实验设计与结果分析

4-1 高光谱遥感实验设计

4．1．1 实验目的

4．1．2 实验设备

4．1．3 实验环境

4．1．4 实验步骤流程图

4．1．5 实验步骤

4-2 高光谱遥感数据处理流程

4-3 实验数据与结果

4．3．1 高光谱图像数据裁剪

4．3．2 高光谱图像数据反射率转换

4．3．3 光谱平滑处理

4．3．4 建立光谱数据库

4-4 高光谱数据降维

4．4．1 主成分分析

4．4．2 最小噪声分离

4．5 本章小结

第五章 迷彩伪装服匹配与识别

5．1 定义训练样本

5．2 高光谱图像匹配识别与精度评价

5．2．1 基于最小距离分类

5．2．2 基于马氏距离分类

5．2．3 基于SAM分类

5．2．4 基于光谱信息散度分类

5．3 迷彩服的识别与目标探测

5．3．1 基于SAM日标探测

5．3．2 基于光谱信息散度日标探测

5．4 本章小结

第六章 结语与展望

参考文献

致谢

攻读硕士间发表的论文