高信噪比窄帶光譜數(shù)據(jù)獲取與非監(jiān)督分類技術(shù)研究.pdf

1、與傳統(tǒng)單一寬波段圖像相比，窄帶光譜圖像同時包含了空間信息和光譜信息，能夠更豐富、準(zhǔn)確的描述被探測場景，因此窄帶光譜成像可以大大提高目標(biāo)的探測率。為了獲得場景的精準(zhǔn)光譜信息，光譜帶寬一般都達(dá)到納米級，在如此窄的帶寬下光強通常較弱，如何獲取高信噪比數(shù)據(jù)成為棘手問題。獲得目標(biāo)場景的光譜數(shù)據(jù)后，需要利用光譜分類技術(shù)識別出目標(biāo);在成像探測領(lǐng)域目標(biāo)的有效先驗知識無法預(yù)先獲得，因此非監(jiān)督分類技術(shù)成為合理選擇。所以利用窄帶光譜實現(xiàn)目標(biāo)探測需要解決兩個問

2、題，即高信噪比窄帶光譜數(shù)據(jù)獲取以及高性能非監(jiān)督分類。本文的主要研究工作正是聚焦于上述兩個問題，其具體內(nèi)容可分為以下幾個部分。
　　(1)基于雙光路的高信噪比光譜數(shù)據(jù)獲取方法。針對哈達(dá)瑪變換光譜儀單次測量周期長以及需要高精度編碼組件的缺點，提出了一種雙光路結(jié)構(gòu)的高信噪比光譜測量方法。該方法構(gòu)建了一個卷積光路來探測快速變化的光譜，主要具有兩個優(yōu)勢，即光譜測量時只需要一次測量從而顯著提高了測量速度，并且系統(tǒng)光路無需任何物理編碼器件從而大

3、大簡化了光路結(jié)構(gòu)。
　　(2)哈達(dá)瑪編碼降噪理論與實驗研究。針對哈達(dá)瑪變換光譜儀存在的技術(shù)爭論，同時為了改善經(jīng)典哈達(dá)瑪理論中較強假設(shè)條件，從光譜分類出發(fā)，建立了哈達(dá)瑪降噪分析模型，重新分析了其降噪性能。獲得的結(jié)論很好支持了哈達(dá)瑪變換光譜儀比傳統(tǒng)光譜儀具有更高信噪比這一結(jié)論，而且擴展了經(jīng)典哈達(dá)瑪降噪理論。
　　(3)哈達(dá)瑪編碼測量中的稀疏信號優(yōu)化重建。針對哈達(dá)瑪變換光譜儀中信噪比會受到信號稀疏性影響，分析了重建信號噪聲與編碼信

4、號測量噪聲的關(guān)系，得出了重建信號噪聲與編碼信號測量噪聲的均值相關(guān)，而與真實信號大小近乎無關(guān)這一結(jié)論。提出利用稀疏約束算法來重建稀疏光譜信號，優(yōu)化重建結(jié)果比哈達(dá)瑪變換光譜儀直接測量結(jié)果具有更高的信噪比，優(yōu)勢大小與信號的稀疏度大小成近似線性關(guān)系。
　　(4)基于空間一致性的非監(jiān)督分類和顯著目標(biāo)提取方法?？紤]到現(xiàn)有非監(jiān)督分類通常需要指定目標(biāo)數(shù)量，而且單純依靠光譜信息忽略了空間特性，對此結(jié)合空間特征提出了兩種非監(jiān)督分類方法，即基于最小關(guān)聯(lián)

5、窗口的非監(jiān)督分類和基于降元的非監(jiān)督分類，解決了常見算法中的麻點過多、目標(biāo)邊緣不清和不夠完整的缺點。針對高光譜數(shù)據(jù)量大計算耗時的缺點，還研究了在特征波段內(nèi)提取顯著目標(biāo)實現(xiàn)目標(biāo)識別的方法，提出一種結(jié)合過渡區(qū)域和邊緣的顯著目標(biāo)識別算法，其抗噪性好、魯棒性強。
　　(5)窄帶光譜成像系統(tǒng)和偽裝目標(biāo)探測實驗。設(shè)計并搭建了兩個窄帶光譜成像系統(tǒng)，即組件式窄帶光譜系統(tǒng)和雙光路雙色散窄帶光譜系統(tǒng)，開展了窄帶光譜反隱身驗證實驗。實驗結(jié)果顯示相關(guān)特征波