基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法

本发明公开了一种基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法，方法包括：使用拉普拉斯算法评估波段图像的清晰度，使用高斯平滑对初始波段图像进行处理；使用一维熵和二维熵来评估波段图像中包含的平均信息量的多少；使用互信息用来衡量两个波段之间的关联程度，找到和目标最相似的波段；使用一个差异模块来评估波段图像中目标和背景之间的差异；构建一个综合评估指标来评估波段质量，选择三个最有价值的波段输入到预训练网络中提出深度特征，使用相关滤波跟踪器完成跟踪任务。本发明将现有的在彩色图像上训练的网络模型迁移到高光谱目标跟踪中，实现了通道数目匹配并减少波段冗余的目的。