公开(公告)号：CN105761273B

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201610156118.2

申请日：2016-03-18

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杜博 ,  赵锐 ,  张良培 ,  张乐飞

IPC: G06T7/162

Abstract: 本发明公开了一种基于图构造的高光谱遥感影像异常目标探测方法，本发明将图构造方法运用于高光谱遥感影像异常目标探测可以在无需先验模型假设的情况下，对高光谱遥感影像数据从其自身特性出发进行数据自分析，从而得到高光谱遥感影像数据中的拓扑关系。通过不同的图构造方式可以得到高光谱遥感影像数据中相应的信息，如稳健背景与潜在异常目标的分割、表征数据本征维度的嵌入特征以及通过建立临近图获取影像数据中各像元异常度积分等。通过运用不同的图构造方式逐步提取高光谱遥感影像中的潜在异常信息、嵌入特征以及异常度积分，可在不需先验模型假设的情况下，通过数据自分析，对影像中的背景进行极好地抑制，同时突出异常目标。

公开(公告)号：CN105787957B

公开(公告)日：2018-03-02

申请号：CN201610205990.1

申请日：2016-04-05

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杜博 ,  刘蓉 ,  张良培 ,  张乐飞

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群算法的高光谱图像端元提取方法，使用行列编码方式对粒子进行编码来提高搜索效率，并引入合作机制对粒子的个体最优位置和群体的历史最优位置进行更新，避免“维数灾难”问题。在目标函数的设计方面，巧妙结合最大体积目标函数和最小重构残差目标函数来进行最优端元组合的选取，可以在合理的时间代价下实现对端元的提取，搜索到的最优端元对噪声具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN105787957A

公开(公告)日：2016-07-20

申请号：CN201610205990.1

申请日：2016-04-05

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杜博 ,  刘蓉 ,  张良培 ,  张乐飞

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/12

CPC classification number: G06N3/12 ,  G06T2207/10032

Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群算法的高光谱图像端元提取算法，使用行列编码方式对粒子进行编码来提高搜索效率，并引入合作机制对粒子的个体最优位置和群体的历史最优位置进行更新，避免“维数灾难”问题。在目标函数的设计方面，巧妙结合最大体积目标函数和最小重构残差目标函数来进行最优端元组合的选取，可以在合理的时间代价下实现对端元的提取，搜索到的最优端元对噪声具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN102636779B

公开(公告)日：2013-08-21

申请号：CN201210138959.2

申请日：2012-05-07

Applicant: 武汉大学

Inventor： 万幼川 ,  徐琪 ,  张乐飞

IPC: G01S7/497

Abstract: 本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。

公开(公告)号：CN102636779A

公开(公告)日：2012-08-15

申请号：CN201210138959.2

申请日：2012-05-07

Applicant: 武汉大学

Inventor： 万幼川 ,  徐琪 ,  张乐飞

IPC: G01S7/497

Abstract: 本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。