随着高光谱图像技术的不断发展, 光谱分辨率和空间分辨率不断提高, 相比于其他遥感图像, 能够获得更为精细的光谱特征。 这为地物的高精度分类、 解混和目标检测等研究领域提供了理论平台, 其中由于高光谱异常目标检测技术不需要地物的先验信息, 更符合实际应用的需求。 针对现有的大多数高光谱异常目标检测算法只关注目标和背景在光谱信息方面的差异, 而忽略两者空间信息的差异, 导致检测精度不高的问题, 提出了一种基于空谱联合异常度的高光谱异常目标检测算法。 该算法不需要假设图像的背景模型, 建立在滑动双窗口的基础上, 提出了光谱异常度和空间异常度两个概念。 在光谱异常度计算中, 考虑了波段间的非线性特征, 采用光谱角匹配的核函数方法进行检测, 基于双窗口模型的基础上逐个计算中心像元与局部背景像元的核光谱角并设置阈值来获得中心像元的光谱异常度; 在空间异常度的计算中, 由于物质在空间方面的聚类特性, 通过构建像元点的空间窗模型能够得到代表像元类别的图像块灰度向量, 同时求解不同像元之间图像块灰度向量的欧式距离并设置阈值来获得中心像元的空间异常度; 最后将中心像元的光谱异常度与空间异常度进行加和则可得到中心像元的空谱联合异常度, 基于滑动双窗口模型对整幅图像的像元进行逐个检测, 即可得到图像的异常检测结果。 采用AVIRIS的三组真实高光谱数据对所提算法进行仿真实验, 并与传统的RX算法、 LRX算法和KRX算法进行对比研究, 结果表明本文算法具有较好的检测效果, 与KRX算法相比, 运行速度具有较大幅度的提升。

针对现有的高光谱图像异常检测算法大多只注重挖掘目标与背景光谱上的差异,而忽略二者在空间结构上的差异,导致检测结果不佳的问题,提出了一种基于空谱联合的异常检测算法。为保留图像的空间结构信息,所提算法逐波段进行异常检测,通过建立双窗计算待测像素与背景亮度上的差异来衡量待测像素的光谱异常程度;然后将内窗作为待测像素的空间结构窗,寻找背景中与其最相似的空间结构窗,通过计算二者的差异来衡量待测像素的空间结构异常程度,综合光谱异常程度和空间异常程度即可得到待测像素相对背景的异常指数。遍历整个图像,将各个波段像素的异常指数对应相加即为算法的检测结果。在3组高光谱数据上的实验结果表明:与现有的异常检测算法相比,所提算法能够显著降低探测的虚警率,并且对噪声具有很好的稳定性。

在多色空间完全相干光经过环形光阑衍射后远场处光谱变化的基础上进一步研究近场处的光谱行为, 并给出了详细的数值计算结果和具体实例。研究表明, 在一般情况下近场光谱与源光谱有所不同, 近场光谱与源光谱和光谱变换因子成正比, 而光谱变换因子则取决于中心拦截比ε和观察点到光阑的距离z以及观察点到z轴的距离r, 并且随着中心拦截比的增大近场光谱性质逐渐表现出远场光谱的特性。数值计算结果表明, 同远场一样重要的光谱变化发生在衍射光强为零的点附近, 即奇点一侧光谱发生红移, 奇点另一侧光谱发生蓝移, 而在奇点处光谱则发生了红移和蓝移之间快速的转变。

基于索末菲(Sommerfeld)衍射积分公式,对色散介质中超短脉冲厄米-高斯光束在相位奇点附近的光谱异常行为进行了研究,并与真空中的光谱异常行为进行了比较。结果表明,超短脉冲厄米-高斯光束的轴上光谱蓝移,蓝移大小与群速度及脉冲宽度有关,而与群速度色散无关。色散介质中的相对光谱移动略小于真空中的相对光谱移动,脉冲宽度越大,相对光谱移动越小。光谱开关的位置与横向距离、传输介质和厄米函数阶数m, n有关,而与脉冲宽度无关。光谱开关的横向距离小于真空中的相应阶的光谱开关的横向距离,并且随光谱开关的阶数增加,真空和色散介质的相对光谱移动均缓慢减小。