隐蔽目标的探测一直都是军事上重点研究的领域,随着高光谱成像技术的发展,为这一领域提供了新的解决思路。利用高光谱数据高的谱间分辨率,可以更精准的反映目标和背景的光谱特性,从而提取出隐蔽目标。但高光谱数据冗余信息多、数据量大、空间分辨率低,为后续隐蔽目标探测带来了极大的干扰。本文通过研究高光谱降维技术,去除冗余信息,减少数据量。对于高光谱数据空间分辨率低的问题,考虑到多光谱数据具有较高的空间分辨率,但其谱间分辨率较高光谱而言较低,为此本文研究一种高光谱/多光谱融合技术,得到既具有高的空间分辨率又具有高的谱间分辨率的图像数据。本文研究一种基于高光谱融合的隐蔽目标探测算法,实现了对隐蔽目标的探测。首先,对于降维技术,本文通过研究高光谱数据特点,分析传统降维算法,提出通过变异系数法实现去除低效波段技术,通过稀疏矩阵确定最优光谱波段,从而实现降维,与现有降维算法相比,降维效果较好,极大的保留了原有数据的重要光谱特征。其次,针对高光谱/多光谱融合技术,本文通过高光谱分割技术和邻域的光谱重采样将高光谱/多光谱融合问题转化为单波段高光谱图像和单波段多光谱图像融合问题,之后通过冗余小波变换技术实现了高光谱/多光谱图像的融合。最后,研究隐蔽目标探测技术,分析了隐蔽目标光谱特性和传统的隐蔽目标探测技术,提出了对传统的ACE改进算法,引入了光谱重排技术和一阶微分技术,实现了较好的隐蔽目标探测效果。