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基于稀疏性的高光谱图像亚像元目标检测研究的任务书
一、研究背景及意义
高光谱遥感技术在军事、农业、环境等各个领域都具有广泛的应用前景。高光谱图像是由不同波长的光谱数据构成的，能够反映出目标的细微变化。例如，植被在不同生长阶段的反射光谱不同，水体不同类型的反射光谱也不同。因此，通过高光谱图像可以有效的探测到目标的种类、空间分布和数量等信息。
对于亚像元目标检测（SubpixelTargetDetection）而言，其主要任务是在高光谱图像中发现非均质的、小尺度的地物。这些地物通常不容易被人眼所察觉，因此需要借助于计算机自动化分析来检测。现代高光谱遥感系统的分辨率也越来越高，亚像元目标检测任务面临着更高的难度。为了更好地利用高光谱数据解决实际问题，必须解决亚像元目标检测中的难点问题，提高准确率和鲁棒性。
然而，高光谱数据是高维的、冗余的、嘈杂的。典型的亚像元目标检测方法使用的是线性、非线性的分类器。针对这种方法的主要困难有两个，首先是如何有效地减少高光谱数据的维度，其次是如何减轻数据维数带来的过拟合的问题。
目前，基于稀疏性的高光谱图像亚像素目标检测方法是一种比较有效的方法。由于亚像素目标在高光谱图像中极少出现，这就要求亚像素目标矢量有极强的稀疏性。通过计算机学习算法，将高维的光谱数据映射到低维的空间中，并在这个低维空间中进行目标检测。
因此，本篇研究旨在对基于稀疏性的高光谱图像亚像元目标检测方法进行研究和实践，以期提高亚像素目标检测的准确率和鲁棒性。
二、主要研究内容及方法
（一）研究内容
1.分析稀疏表示理论和相关算法，探索其在高光谱图像亚像元目标检测中的应用。
2.研究基于稀疏性的高光谱图像亚像元目标检测算法的核心理论，包括目标稀疏表示模型、目标收缩模型和目标稀疏表示求解算法等，为算法的优化提供思路。
3.研究高光谱图像亚像元目标检测算法中的非线性投影，如何将高维空间中的数据映射到低维空间，达到降维去噪的目的，并降低目标检测的时间和空间复杂度。
4.提出一种结合分辨率的高光谱图像亚像素目标检测方法，尝试利用多分辨率信息提高目标检测的准确性。
5.设计实验并对算法进行验证，通过真实高光谱数据实验来评估算法的有效性和鲁棒性。
（二）研究方法
1.首先进行高光谱图像的预处理，包括去除噪声、减小数据维度、采用高斯滤波等常见的处理操作。
2.基于稀疏性，设计高光谱图像目标稀疏表示模型和目标收缩模型，并进一步开发出稀疏表示求解算法，实现集合稀疏表示的目标检测。
3.改进现有的高光谱图像亚像素目标检测算法，引入非线性的投影算法，以更好地降低高光谱数据的维度,采用顺次正交匹配（OOA）算法，进行非线性映射。
4.结合分辨率信息，提出一种多分辨率的高光谱图像亚像素目标检测方法。针对高分辨率图像中的大目标和低分辨率图像中的小目标，采用不同的解析度信息，分别进行处理，以提高亚像素目标检测的准确率。
5.针对实际应用需求，收集并处理真实高光谱数据，设计实验验证算法的准确性和鲁棒性。
三、计划进度及预期目标
（一）计划进度
阶段一：文献调研和理论分析（两周）
1.收集和阅读相关文献资料；
2.掌握高光谱图像亚像素目标检测的基本理论；
3.分析已有的基于稀疏性的高光谱图像亚像素目标检测算法；
4.确定研究方向和实验设计方案。
阶段二：算法开发和改进（一个月）
1.实现基于稀疏性的高光谱图像亚像素目标检测算法，并实现目标检测；
2.引入非线性投影方法，改进算法并实现；
3.设计多分辨率的高光谱图像亚像素目标检测算法，进行算法优化并实现。
阶段三：实验测试与结果分析（两周）
1.收集真实高光谱数据，并进行处理；
2.通过实验验证算法的准确性和鲁棒性；
3.分析实验结果，总结算法优缺点并提出改进方向。
阶段四：论文写作及提交（两周）
1.撰写高光谱图像亚像元目标检测的实验论文；
2.提交论文并参加答辩。
（二）预期目标
1.研究基于稀疏性的高光谱图像亚像元目标检测的核心算法和理论模型，掌握稀疏表示、收缩模型及其求解方法，并将其应用于亚像素目标检测中。
2.改进现有的高光谱图像亚像素目标检测算法，提出多尺度亚像素目标检测算法，结合分辨率特征提高目标检测的精度和效率。
3.设计实验并验证算法的可行性和效果，评估算法的准确性和鲁棒性。
4.完成一篇高光谱图像亚像元目标检测的实验研究论文，并提交并通过答辩。