METHOD OF SELECTION OF OBJECTS ON A HYPERSPECTRAL IMAGE BASED ON THE ANALYSIS OF THEIR CONTOURS

Владимир Вацлавович Шипко

Владимир Вацлавович Шипко ВУНЦ ВВС "ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж)

Ключевые слова: гиперспектральные изображения, контур, градиент, функция правдоподобия.

Аннотация

Рассматривается новый метод спектральной селекции заданных объектов на гиперспектральных изображениях. На первом этапе метода осуществляется проверка гипотез по критерию Неймана-Пирсона о наличии контуров объекта в соседних пикселях относительно простой альтернативы их отсутствия последовательно по всем спектральным компонентам. В случае принятия решения о наличии контура хотя бы в одном спектральном канале, данные пиксели анализируются на втором этапе относительно их распределения по спектральному диапазону по критерию максимума апостериорной плотности вероятности. Задаваясь значениями математического ожидания разности градиентов между спектральными компонентами, формируют гипотезы о наличии либо отсутствии контура искомого объекта. Решение принимают на основе сравнения решающей статистики с функциями правдоподобия. Приводятся характеристики обнаружения и результаты экспериментов, выполненные на реальных изображениях.