1、隨著高光譜成像技術(shù)的發(fā)展，高光譜圖像的數(shù)據(jù)量急劇增大，給高光譜圖像的目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了一系列的問(wèn)題，如對(duì)光譜高維數(shù)據(jù)快速、精確地目標(biāo)檢測(cè)等問(wèn)題。在對(duì)高光譜圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，如果對(duì)全部數(shù)據(jù)以相同的方式處理，處理效率會(huì)極其低下。此時(shí)可以利用人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)中的視覺(jué)注意機(jī)制，首先快速檢測(cè)出若干目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行優(yōu)先處理，再對(duì)提取出的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分析及后續(xù)處理，從而極大地提升了處理效率和精度，可滿(mǎn)足大量實(shí)時(shí)化的應(yīng)用需求。
　　考慮到傳統(tǒng)高光譜圖像目標(biāo)

2、檢測(cè)方法低效率和低精度的缺點(diǎn)，本文對(duì)基于人類(lèi)視覺(jué)注意機(jī)制的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行了重點(diǎn)研究，其中包括三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，具體如下：
　　首先是計(jì)算自底向上的高光譜目標(biāo)檢測(cè)視覺(jué)注意模型。依據(jù)高光譜圖像具有圖譜合一的特點(diǎn)，提出了提取其初級(jí)視覺(jué)特征的方法，包括邊緣強(qiáng)度、光譜平均輻射強(qiáng)度、光譜最大輻射強(qiáng)度及光譜輻射強(qiáng)度分布等特征提取，這些特征充分包含了高光譜圖像的圖像和光譜信息，由此，本文提出了一種計(jì)算高光譜圖像顯著度的方法。
　　其次是

3、計(jì)算自頂向下的高光譜目標(biāo)檢測(cè)視覺(jué)注意模型。本文在分析了特定目標(biāo)的光譜譜線(xiàn)信息后，提出了一種計(jì)算高光譜圖像的高級(jí)視覺(jué)特征的方法，包括提取高光譜圖像中關(guān)于特定目標(biāo)的波峰波谷差值特征和波峰波谷比值特征，這些高級(jí)視覺(jué)特征可以代表高光譜圖像中目標(biāo)的光譜信息特征，用于檢測(cè)特定目標(biāo)。
　　最后是對(duì)兩種視覺(jué)注意模型進(jìn)行融合。本文對(duì)貝葉斯模型進(jìn)行了研究并改進(jìn)，將初級(jí)視覺(jué)特征代表的自底向上模型和高級(jí)視覺(jué)特征代表的自頂向下模型相結(jié)合，計(jì)算出綜合顯著度圖