公开(公告)号：CN103456011A

公开(公告)日：2013-12-18

申请号：CN201310393341.5

申请日：2013-09-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭宝峰 ,  徐钰明 ,  吴香伟 ,  彭冬亮 ,  谷雨 ,  左燕

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种利用互补信息的改进型高光谱RX异常检测方法。本发明首先对同一场景下的可见近红外数据和短波红外数据分别运用经典的RX算子进行异常检测，得到初步异常检测的目标判决。在此基础上，利用传感器获取信息的冗余性和互补性特性，结合基于规则的决策级融合方法，得到最终的RX异常检测判决结果。在实测高光谱数据上进行了实验仿真，验证了本算法的有效性。本发明提出的算法能够有效的利用两组数据的冗余以及互补信息，最终提高了目标检测率。

公开(公告)号：CN103886326B

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201410064547.8

申请日：2014-02-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭宝峰 ,  陈春种 ,  吴香伟 ,  彭冬亮 ,  谷雨 ,  左燕

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种结合空间信息的高光谱分类结果优化方法。常规的高光谱图像分类技术主要关注于如何更好地利用光谱空间的分类信息，往往忽视图像空间域信息。本发明在利用数据进行自身光谱特征分类的同时采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法相结合的空间域有效信息对光谱分类结果进行补充。本发明首先采用基于支持向量机的分类方法对数据进行谱域分类。之后采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法引入空间域有效信息对光谱分类结果进行修正。本发明更加充分地利用了高光谱数据包含的信息，提高了高光谱图像分类精度。

公开(公告)号：CN103886326A

公开(公告)日：2014-06-25

申请号：CN201410064547.8

申请日：2014-02-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭宝峰 ,  陈春种 ,  吴香伟 ,  彭冬亮 ,  谷雨 ,  左燕

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种结合空间信息的高光谱分类结果优化方法。常规的高光谱图像分类技术主要关注于如何更好地利用光谱空间的分类信息，往往忽视图像空间域信息。本发明在利用数据进行自身光谱特征分类的同时采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法相结合的空间域有效信息对光谱分类结果进行补充。本发明首先采用基于支持向量机的分类方法对数据进行谱域分类。之后采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法引入空间域有效信息对光谱分类结果进行修正。本发明更加充分地利用了高光谱数据包含的信息，提高了高光谱图像分类精度。

公开(公告)号：CN103870807A

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201410064531.7

申请日：2014-02-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭宝峰 ,  吴香伟 ,  陈春种 ,  彭冬亮 ,  谷雨 ,  左燕

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提出了一种高光谱混合核RX异常检测方法。本发明是对在低维空间的原始高光谱数据通过非线性映射到高维特征空间进行处理，具有良好非线性异常检测能力。在高斯径向基核函数的基础上，增加新型光谱角余弦核函数，通过光谱信号之间相似系数之间的差异来检测出目标。本发明能够把低维空间那些线性不可分的数据，映射到高维特征空间线性可分，从而能够更容易地把目标与背景区分开来。