在空间人造目标光谱分析领域, 受到观测距离和观测设备空间分辨率的限制, 通常在观测空间人造目标光谱信号时, 目标某个瞬时视场中的多种纯物质材料的光谱特征信息组合在一个像元中, 形成“混合光谱”。 因此, 将这些混合光谱分解为每个单一材料的光谱并估计出相应的组成比例是空间人造目标光谱分析研究的重点。 大多数现有空间目标光谱分解方法都假设空间人造目标混合光谱中包含的纯物质材料种类个数（即“端元数目”）是先验已知的, 这对于未知空间人造目标而言是不现实的。 因此, 纯物质材料数目正确估计对后续光谱数据分析处理的准确性起着至关重要的作用。 目前, 现有的端元数目确定方法的设计均在高斯白噪声的假设下进行, 而对于噪声信号的分布存在频谱相关性的情况下, 会提供较差的结果。 采用一种基于数据内在维度和似然最大化理论的方法——鲁棒特征值极大似然方法。 由于数据内在维数与信号协方差矩阵和信号相关矩阵特征值差异的统计分布特性高度相关, 因此通过分析该特征值差异的统计分布特性, 构建一个极大似然函数, 可以实现空间人造目标混合光谱端元数目的确定。 该方法包含两个步骤: 首先, 采用基于多元回归和改进最小噪声分离方法对原始光谱数据进行预处理完成噪声特性估计和噪声白化过程, 从而有效抑制具有频谱相关性的噪声的干扰; 接下来, 通过求解一个离散对数联合似然函数的极大值问题来实现空间人造目标混合光谱端元数目的确定, 该方法完全不需要输入任何参数, 并且运行速度比较快。 分别利用实验室实测的五种空间人造目标材料的可见/近红外光谱数据和美国地质勘测局光谱数据构建混合光谱仿真数据进行实验。 结果表明, 该方法能有效抑制相关噪声和白噪声的干扰, 空间人造目标纯物质材料数目确定结果具有很好的准确性和稳定性。

伪装涂层的红外辐射强度信息较弱, 但红外偏振信息相对较强, 以钛合金为基底的伪装涂层样品为实验对象, 研究了其红外偏振光谱特性及方向特性, 设计实现了伪装涂层钛合金人造目标的红外偏振成像检测实验, 实验结果表明, 利用红外偏振成像检测技术能够实现对伪装涂层金属人造目标的有效检测。

传统的像素级变化检测方法对图像的配准准确度要求较高,因而在实际运用中受到很多限制.在人造目标检测的基础上,提出了一种目标级的基于局部配准误差补偿的变化检测方法.根据遥感图像中人造目标与自然目标的纹理差异,对图像中的人造目标进行检测和分割,再对分割图像采用提出的算法进行变化检测.实验表明,与传统的像素级变化检测方法相比,本算法具有较高的检测准确度,对配准准确度的要求也有所放宽,并且可以简化变化检测前的辐射校正工作和变化检测后的像素分类的工作.

提出具有模糊测度的几何基元特征的人造目标检测方法.根据相交直线段所组合构成的几何基元夹角的模糊测度,将单纯的几何基元特征扩展为模糊几何特征.应用方向算子检测图像边缘,并把边缘拟合成直线段集合;直线段集合扩展成几何基元集合,并根据所定义的模糊隶属函数,用几何基元的夹角构造成基元线段的隶属度列表;通过判断每个子区域内所有线段隶属度之和的最大值定位人造目标.检测自然背景下人造目标的实验表明,该方法检测率高达97%,整个算法的时间复杂度为O(n2),并有很好的稳定性且易硬件实现.

给出了从自然景物背景中提取人造目标的一种方法.基于图像灰度的差分方向算子将一幅图像分离成不同灰度差分方向的直线线段子图像,再对每幅子图像做直线段的后处理,最终将几幅子图像构建成一幅不同差分方向的直线线段集合.基于直线段集合图像给定区域内直线线段的结构文法及其所含几何基元数目和几何基元种类将人造目标从自然背景中提取出来.此算法可开发成实时硬件跟踪器应用于自动目标捕获.实验结果说明,对复杂的背景及低对比度情况下的红外目标图像,该方法提取人造目标的准确率达95%以上.