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基于最佳鄰域重構指數的水下高光譜目標檢測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

大連海事大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP242.6

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(61802043, 61370142, 61272368); 興遼英才計劃(XLYC1908007); 大連市科技創(chuàng )新項目(2018J12GX037, 2019J11CY001); 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專(zhuān)項基金(3132016352, 3132019203,3132020215)。


Underwater hyperspectral detection method based on optimal neighborhood reconstruction index factor
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    摘要:

    水下機器人僅通過(guò)傳統光學(xué)相機獲取圖像很難在復雜水下環(huán)境中或目標物具有保護色的情況下檢測到目標,而通過(guò)高光譜技術(shù)進(jìn)行水下目標檢測可以改善這一情況。由于直接運用傳統高光譜檢測方法難以滿(mǎn)足水下機器人對水下目標檢測的要求,本文提出了一種基于最佳鄰域重構指數(ONRIF)的高光譜目標檢測方法,該方法通過(guò)線(xiàn)性重構的思想進(jìn)行鄰域尋優(yōu),選出信息量高且波段相關(guān)性低的波段組合,并使用所選波段的融合圖像進(jìn)行目標檢測。結果表明,與直接對原始水下海產(chǎn)品高光譜圖像進(jìn)行檢測相比,該方法在保證檢測效果的前提下,大量減少了檢測時(shí)間和數據冗余程度。本文還提出了一種在相同環(huán)境下對同類(lèi)目標物的單波段快速采集檢測方法,大大提高了采集數據的速度,可以滿(mǎn)足水下機器人對海產(chǎn)品檢測的需求。

    Abstract:

    It is difficult for underwater robots to detect targets in complex underwater environments or when the targets have protective colors only by acquiring images with conventional optical cameras, and underwater target detection by hyperspectral techniques can improve this situation. Since it is difficult to meet the requirements of underwater robot for underwater target detection by directly applying traditional hyperspectral detection methods, this paper proposes a hyperspectral target detection method based on Optimal Neighborhood Reconstruction Index Factor (ONRIF), which is based on the idea of linear reconstruction for neighborhood finding, selecting a combination of bands with high information content and low band correlation, and using the band fusion map for target detection. The results show that compared with the direct detection of the original hyperspectral images of underwater seafood, the method substantially reduces the detection time and the degree of data redundancy while ensuring the detection effect. This paper also proposes a single-band fast acquisition detection method for similar targets in the same environment, which greatly improves the speed of data acquisition and can meet the needs of underwater robots for seafood detection.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李斯特,孫旭東,張紅旗,徐鳳強,付先平.基于最佳鄰域重構指數的水下高光譜目標檢測計算機測量與控制[J].,2021,29(10):38-44.

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  • 收稿日期:2021-03-17
  • 最后修改日期:2021-04-16
  • 錄用日期:2021-04-16
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-11-11
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