公开(公告)号：CN118537736A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410743313.X

申请日：2024-06-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 赵晓彬 ,  李伟

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/58 ,  G06V10/74 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明提供一种基于三阶张量分解与自适应重构的高光谱目标检测方法，包括以下步骤：S1，高光谱数据预处理；S2，对数据进行Tucker分解与自适应重构；S3，多度量方法分别提取目标；S4，将多度量信息融合获取感兴趣目标；S5，采用阈值分割方法分割目标与背景。本发明分别利用全局约束能量最小化、皮尔逊相关系数以及欧式距离获取了部分目标像元，将三种方法融合获取了更加准确的感兴趣目标像元。经过实验证明所提方法展现出了较好的探测性能。

公开(公告)号：CN111881798B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202010703023.4

申请日：2020-07-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陶然 ,  李伟 ,  赵晓彬 ,  马鹏阁 ,  李玲玲

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/42

Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像的目标检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测的高光谱图像数据；利用分数傅里叶变换及约束能量最小化对高光谱图像数据进行粗搜索，得到初级阶次；在初级阶次的基础上，利用利用分数傅里叶变换及约束能量最小化进行精搜索，得到最优阶次；在最优阶次的范围内进行高光谱目标检测。采用上述方法或装置或设备通过基于分数阶傅里叶变换约束能量最小化算法进行粗搜索和精搜索，极大地提高了目标检测效率及准确率。

公开(公告)号：CN111881798A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010703023.4

申请日：2020-07-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陶然 ,  李伟 ,  赵晓彬 ,  马鹏阁 ,  李玲玲

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像的目标检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测的高光谱图像数据；利用分数傅里叶变换及约束能量最小化对高光谱图像数据进行粗搜索，得到初级阶次；在初级阶次的基础上，利用利用分数傅里叶变换及约束能量最小化进行精搜索，得到最优阶次；在最优阶次的范围内进行高光谱目标检测。采用上述方法或装置或设备通过基于分数阶傅里叶变换约束能量最小化算法进行粗搜索和精搜索，极大地提高了目标检测效率及准确率。