遥感目标检测技术在军事侦察、减灾防灾、城市监测等领域有着广泛应用。随着高分辨光学相机、高光谱仪等新一代遥感器的广泛应用，获取的遥感影像数据的分辨率和信息复杂度大大增加，目标探测维度也大大扩展，给传统的统计类探测方法带来了挑战。另一方面，作为人工智能技术的重要应用方向，基于深度学习的遥感目标探测方法具有强大的特征表示和学习能力，已经逐渐成为当前学习类探测方法研究的前沿和热点。本书针对当前高分辨光学遥感器的成像特点，根据高光谱和光学遥感图像目标探测的需求和近年来作者所在团队的研究成果，探讨了降质图像的盲复原、基于深度学习框架下的高光谱波段选择、光谱解混、目标探测与定位等实现的一些新方法。本书可以作为光电成像与目标探测专业研究生的专业用书，同时也可作为与遥感图像处理技术与应用相关的其他专业研究人员的参考书。

高昆(1974-)，2002年博士毕业于浙江大学，北京理工大学副教授，博士生导师，现为中国光学学会、中国图象图形学学会会员。长期从事光电成像和遥感图像处理等方向研究，主持和参与国家自然基金、国防973、863等科研项目40多项，在国内外重要刊物发表学术论文80多篇，其中SCI收录30多篇，授权发明专利12项。获得国家科技进步二等奖1项、部级科技奖4项，培养毕业博士5人，硕士22人。

第1章 高分辨天基光学遥感目标探测技术
1.1 引言
1.2 高空间分辨率遥感技术
1.3 高光谱分辨率遥感技术
1.4 高光谱与高空间分辨率遥感目标探测方法简析
1.5 光学遥感图像复原处理研究现状及发展趋势
1.6 高光谱目标检测技术研究现状以及发展趋势
1.7 本章小结
第2章 基于变指数函数正则化的遥感图像降晰模型辨识研究
2.1 引言
2.2 模型基础
2.3 基于变指数函数正则化的多因素图像降晰模型辨识
2.4 实验结果与分析
2.5 本章小结
第3章 基于光滑-增强先验的图像快速盲复原术
3.1 引言
3.2 光滑-增强先验模型
3.3 基于光滑-增强先验的盲复原模型与优化
3.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于可微分锚框的光学遥感图像目标检测
4.1 引言
4.2 基于深度学习的目标检测和锚框原理简介
4.3 基于可微分锚框的目标检测框架
4.4 基于可微分锚框的检测器训练
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
第5章 基于注意力机制自编码器的高光谱波段选择
5.1 引言
5.2 自编码器与注意力机制简介
5.3 基于注意力机制的自编码器
5.4 基于波段注意力掩码聚类的波段选择
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
第6章 基于正交稀疏先验自编码器的高光谱盲解混方法
6.1 引言
6.2 基于正交稀疏先验的自编码器
6.3 超拉普拉斯损失函数
6.4 高光谱图像中异常光谱移除
6.5 实验结果与分析
6.6 本章小结
第7章 基于低秩稀疏分解孪生网络的高光谱目标探测方法
7.1 引言
7.2 基于低秩-稀疏分解的自编码器
7.3 基于孪生神经网络的高光谱目标探测
7.4 基于线性光谱混合模型的数据扩充方法
7.5 实验结果与分析
7.6 本章小结
第8章 高光谱亚像元定位快速处理方法
8.1 引言
8.2 高光谱亚像元定位技术原理和方法
8.3 高光谱亚像元定位观测模型的结构
8.4 MAP-TV高光谱亚像元定位模型
8.5 高光谱亚像元定位快速混合迭代算法
8.6 实验结果与分析
8.7 本章小结
参考文献