1.基于改进的FT算法的高光谱图像显著目标检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、输入高光谱图像以及高光谱图像对应的RGB图像；

步骤2、利用改进的FT算法对高光谱的RGB图像进行显著目标检测，得到改进的FT算法的显著映射图；

所述步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、使用高斯滤波对高光谱图像做处理，得到高斯滤波图像；

步骤2.2、将高斯滤波图像进行颜色空间变换，将图像从RGB空间变换到LAB空间，得到图像的亮度特征L和颜色特征a、颜色特征b；

步骤2.3、计算图像的亮度特征L、颜色特征a及颜色特征b所对应的像素与图像像素均值的欧式距离，作为像素显著性值；

步骤2.4、将每个特征的像素显著性值进行归一化处理；

步骤2.5、将归一化后的像素显著性值进行融合得到高光谱图像的显著性映射图；

步骤3、计算高光谱图像的光谱带之间的光谱角距离，得到光谱显著图；

所述步骤3具体按照以下步骤实施：

步骤3.1、计算光谱带之间的光谱角距离作为高光谱图像的光谱特征，从而得到光谱特征图；

所述步骤3.1中光谱特征图的计算如下式：

式中，Mc与Ms表示不同的光谱带，SAD(c,s)表示不同波段之间的光谱角距离，c,s分别代表两条不同的光谱带；

步骤3.2，将步骤3.1得到的光谱特征图进行归一化，得到光谱显著图；

步骤4、将步骤2得到的显著映射图和步骤3得到的光谱显著图融合，形成最终的高光谱图像的显著目标图。

2.根据权利要求1所述的基于改进的FT算法的高光谱图像显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤2.3中像素显著性值计算如下式：2

SL(i，j)＝[L(i，j)‑μL]             (1)；

2

Sa(i，j)＝[a(i，j)‑μa]                  (2)；

2

Sb(i，j)＝[b(i，j)‑μb]               (3)；

式中，(i,j)是代表每个像素所在的位置，SL(i,j)是亮度特征L下每个像素的显著性值，Sa(i,j)与Sb(i,j)分别是颜色特征a及颜色特征b下的每个像素的像素值，L(i，j)是高斯滤波图像的亮度特征L的像素值，a(i，j)与b(i，j)分别是高斯滤波图像的颜色特征a及颜色特征b的像素值，μL是亮度特征L对应的图像像素均值，μa与μb分别是颜色特征a及颜色特征b对应的图像像素均值。

3.根据权利要求1所述的基于改进的FT算法的高光谱图像显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤2.4中对各个特征的显著值做归一化处理的计算如下式：式中，S′L、S′a、S′b分别是亮度特征L、颜色特征a及颜色特征b下经过归一化操作后的像素显著值，SL、Sa、Sb分别是亮度特征L、颜色特征a及颜色特征b下的像素显著值，min(SL)、min(Sa)、min(Sb)分别是亮度特征L、颜色特征a及颜色特征b下像素的最小显著性值，max(SL)、max(Sa)、max(Sb)分别是亮度特征L、颜色特征a及颜色特征b下像素的最大显著性值。

4.根据权利要求1所述的基于改进的FT算法的高光谱图像显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤2.5中将归一化后的像素显著性值进行融合得到高光谱图像的显著性映射图的计算如下式：式中，SalIFT是改进的FT算法得到的高光谱图像的显著性映射图， 分别是亮度特征L、颜色特征a及颜色特征b对应的权重，我们取

5.根据权利要求1所述的基于改进的FT算法的高光谱图像显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤3.2中光谱显著图的计算如下式：式中，SAD(c，s)表示不同波段之间的光谱角距离，max(SAD(c，s))表示光谱带间的最大光谱角距离，SalSpectral表示将光谱特征图经过归一化，得到的光谱显著图。

6.根据权利要求1所述的基于改进的FT算法的高光谱图像显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤4中高光谱图像的显著目标图的计算如下式：式中S表示高光谱图像的显著目标图；SalIFT表示通过改进的FT算法得到的高光谱图像的显著性映射图；SalSpectral表示光谱显著图。