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公开(公告)号：CN107239768A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710433705.6
申请日：2017-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于张量主成分分析降维的高光谱图像目标检测方法，本发明涉及高光谱图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像目标检测方法中未充分考虑在高分条件下空间约束增强的特性，不能从三维数据整体进行信息挖掘，检测精度低的问题。过程为：一：获得三阶目标、三阶背景和待检测的三阶测试样本张量块；二：获得目标、背景和待检测的测试样本三个维度上的投影矩阵；三：将目标、背景和待检测的测试样本投影到预设的张量子空间中；四：计算每一个待检测的测试样本到背景和目标模板的总距离；五：将距离的比值作为灰度值，如果灰度值大于阈值，则确定该中心点的像元为目标，否则认为该中心点的像元为背景。本发明用于图像处理领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175581B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910459208.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00 , G01N21/3504
Abstract: 一种基于累积张量分解的高光谱视频图像气体检测方法，本发明涉及高光谱视频图像气体检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱视频图像气体检测方法中，检测精度低的问题。过程为：将视频看作不断扩张的四阶累积张量。在对初始的累积张量进行CP分解的基础上，对于每个时刻的新图像，附加得到新的累积张量，在上一时刻累积张量CP分解的结果上进行更新，并用更新后的因子矩阵来近似新图像，对新图像与其CP近似结果的拟合度进行阈值判断。当小于给定阈值时，认为新图像中无气体目标，对初始的累积张量及因子矩阵完成更新；反之，认为新图像中有气体目标，求取它CP近似的残差张量，将残差张量在光谱维的最大值作为检测结果。
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公开(公告)号：CN107316009B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710433708.X
申请日：2017-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于张量线性判别分析降维的高光谱图像目标检测方法，本发明涉及高光谱图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像目标检测方法中未充分考虑在高分条件下空间约束增强的特性，不能从三维数据的整体进行信息挖掘，检测精度较低的问题。过程为：一：获得三阶目标、三阶背景和三阶待检测的测试样本张量块；二：使得目标和背景张量块在投影后的子空间里具有最大的可分性；三：将目标、背景和待检测的测试样本张量块投影到具有最大可分性的张量子空间中；四：计算每一个待检测的测试样本到背景和目标总距离；五：设定阈值，如果灰度值大于阈值，则确定该中心点的像元为目标，否则认为该中心点的像元为背景。本发明用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN107239768B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201710433705.6
申请日：2017-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于张量主成分分析降维的高光谱图像目标检测方法，本发明涉及高光谱图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像目标检测方法中未充分考虑在高分条件下空间约束增强的特性，不能从三维数据整体进行信息挖掘，检测精度低的问题。过程为：一：获得三阶目标、三阶背景和待检测的三阶测试样本张量块；二：获得目标、背景和待检测的测试样本三个维度上的投影矩阵；三：将目标、背景和待检测的测试样本投影到预设的张量子空间中；四：计算每一个待检测的测试样本到背景和目标模板的总距离；五：将距离的比值作为灰度值，如果灰度值大于阈值，则确定该中心点的像元为目标，否则认为该中心点的像元为背景。本发明用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN110175581A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910459208.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00 , G01N21/3504
Abstract: 一种基于累积张量分解的高光谱视频图像气体检测方法，本发明涉及高光谱视频图像气体检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱视频图像气体检测方法中，检测精度低的问题。过程为：将视频看作不断扩张的四阶累积张量。在对初始的累积张量进行CP分解的基础上，对于每个时刻的新图像，附加得到新的累积张量，在上一时刻累积张量CP分解的结果上进行更新，并用更新后的因子矩阵来近似新图像，对新图像与其CP近似结果的拟合度进行阈值判断。当小于给定阈值时，认为新图像中无气体目标，对初始的累积张量及因子矩阵完成更新；反之，认为新图像中有气体目标，求取它CP近似的残差张量，将残差张量在光谱维的最大值作为检测结果。
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公开(公告)号：CN107316009A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710433708.X
申请日：2017-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于张量线性判别分析降维的高光谱图像目标检测方法，本发明涉及高光谱图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像目标检测方法中未充分考虑在高分条件下空间约束增强的特性，不能从三维数据的整体进行信息挖掘，检测精度较低的问题。过程为：一：获得三阶目标、三阶背景和三阶待检测的测试样本张量块；二：使得目标和背景张量块在投影后的子空间里具有最大的可分性；三：将目标、背景和待检测的测试样本张量块投影到具有最大可分性的张量子空间中；四：计算每一个待检测的测试样本到背景和目标总距离；五：设定阈值，如果灰度值大于阈值，则确定该中心点的像元为目标，否则认为该中心点的像元为背景。本发明用于图像处理领域。
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