[發(fā)明專利]一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重深度自編碼的高光譜異常檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711027488.7
• 申請(qǐng)日: 2017-10-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107833208B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭宇;馬寧;王少軍;劉大同
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/194;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 岳泉清

1.一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重深度自編碼的高光譜異常檢測(cè)方法，其特征在于：所述方法具體過(guò)程為：

步驟一、將原始高光譜圖像數(shù)據(jù)輸入DBN模型，對(duì)DBN模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化好的DBN模型；

步驟二、將被測(cè)圖像輸入到優(yōu)化好的DBN模型，對(duì)被測(cè)圖像進(jìn)行編碼，得到被測(cè)圖像的編碼圖像和對(duì)應(yīng)的重建誤差圖像；

所述被測(cè)圖像為原始高光譜圖像；

步驟三、將步驟二得到的編碼圖像輸入至局部像素編碼選擇塊，取被測(cè)圖像中的一個(gè)像素作為被測(cè)像素，針對(duì)該被測(cè)像素，得到該被測(cè)像素的局部編碼圖像；執(zhí)行步驟五；

步驟四、將步驟二得到的重建誤差圖像輸入至局部像素重建誤差選擇模塊，針對(duì)步驟三選取的被測(cè)像素，得到該被測(cè)像素的局部重建誤差集；執(zhí)行步驟六；

步驟五、將步驟三得到的該被測(cè)像素的局部編碼圖像輸入至局部鄰域距離計(jì)算模塊，得到該被測(cè)像素的局部距離因子；執(zhí)行步驟七；

步驟六、將步驟四得到的該被測(cè)像素的局部重建誤差集輸入至動(dòng)態(tài)權(quán)重生成模塊，計(jì)算該被測(cè)像素的局部重建誤差集的均值和方差，對(duì)該被測(cè)像素的局部重建誤差集中的每一個(gè)重建誤差進(jìn)行檢驗(yàn)并計(jì)算動(dòng)態(tài)權(quán)重，得到該被測(cè)像素局部距離的所有動(dòng)態(tài)權(quán)重；執(zhí)行步驟七；

步驟七、將步驟五得到的該被測(cè)像素的局部距離因子和步驟六得到該被測(cè)像素局部距離的所有動(dòng)態(tài)權(quán)重輸入至異常算子計(jì)算模塊，得到該被測(cè)像素的異常檢測(cè)算子值，設(shè)置閾值，當(dāng)該被測(cè)像素的異常檢測(cè)算子值大于等于閾值時(shí)，則該被測(cè)像素為異常目標(biāo)；當(dāng)該被測(cè)像素異常檢測(cè)算子值小于閾值時(shí)，則該被測(cè)像素為背景像素；

取被測(cè)圖像中的下一個(gè)像素作為被測(cè)像素，重新執(zhí)行步驟三～步驟七，直至判斷完被測(cè)圖像中的所有像素；

所述步驟三中將步驟二得到的編碼圖像輸入至局部像素編碼選擇塊，取被測(cè)圖像中的一個(gè)像素作為被測(cè)像素，針對(duì)該被測(cè)像素，得到該被測(cè)像素的局部編碼圖像；具體過(guò)程為：

取被測(cè)圖像中的一個(gè)像素作為被測(cè)像素，針對(duì)該被測(cè)像素，在編碼圖像上以被測(cè)像素坐標(biāo)為中心構(gòu)建一個(gè)正方形像素區(qū)域，正方形像素區(qū)域大小小于編碼圖像，正方形像素區(qū)域內(nèi)部嵌套一個(gè)正方形窗口，嵌套的正方形窗口區(qū)域?yàn)猷徑袼貐^(qū)，兩正方形之間的區(qū)域像素為被選中像素區(qū)，被選中像素區(qū)的編碼圖像為局部編碼圖像；

所述步驟四中將步驟二得到的重建誤差圖像輸入至局部像素重建誤差選擇模塊，針對(duì)步驟三選取的被測(cè)像素，得到該被測(cè)像素的局部重建誤差集；具體過(guò)程為：

針對(duì)步驟三選取的被測(cè)像素，在重建誤差圖像上以該被測(cè)像素坐標(biāo)為中心構(gòu)建一個(gè)正方形區(qū)域，正方形像素區(qū)域大小與局部像素編碼選擇模塊中構(gòu)建的一致；正方形像素區(qū)域內(nèi)部嵌套一個(gè)正方形窗口，嵌套的正方形窗口區(qū)域?yàn)猷徑袼貐^(qū)，兩正方形之間的區(qū)域像素為局部重建誤差，被測(cè)像素的所有局部重建誤差組成局部重建誤差集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重深度自編碼的高光譜異常檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟一中將原始高光譜圖像數(shù)據(jù)輸入DBN模型，對(duì)DBN模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化好的DBN模型；具體過(guò)程為：

步驟一一、構(gòu)建DBN模型，對(duì)DBN模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到DBN模型參數(shù)的初步估計(jì)值；

步驟一二、基于反向傳播算法對(duì)步驟一一得到的DBN模型參數(shù)的初步估計(jì)值進(jìn)行參數(shù)細(xì)調(diào)，得到優(yōu)化好的DBN模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重深度自編碼的高光譜異常檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟二中將被測(cè)圖像輸入到優(yōu)化好的DBN模型，對(duì)被測(cè)圖像進(jìn)行編碼，得到被測(cè)圖像的編碼圖像和對(duì)應(yīng)的重建誤差圖像；具體過(guò)程為：

將被測(cè)圖像輸入到優(yōu)化好的DBN模型，DBN模型中間層神經(jīng)元數(shù)量低于輸入輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量，整個(gè)DBN模型呈對(duì)稱結(jié)構(gòu)，中間層神經(jīng)元的輸出作為被測(cè)圖像的編碼結(jié)果，所有被測(cè)像素均獨(dú)立進(jìn)行一次編碼，從而獲得被測(cè)圖像的編碼圖像，每個(gè)被測(cè)圖像編碼后波段數(shù)量低于原始輸入的被測(cè)圖像像素波段數(shù)量；

利用優(yōu)化好的DBN模型對(duì)獲得的編碼圖像進(jìn)行解碼，從而獲得解碼圖像，解碼圖像與輸入的被測(cè)圖像像素具有相同數(shù)量的波段，通過(guò)下式計(jì)算被測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的重建誤差圖像：

其中，z為被測(cè)圖像像素，h_w,b(z)表示DBN模型輸出層正向傳播輸出值。