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[發(fā)明專利]基于空譜聯(lián)合協(xié)同表示的高光譜異常檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910719986.0 申請日: 2019-08-06
公開(公告)號: CN110570395B 公開(公告)日: 2022-04-29
發(fā)明(設(shè)計)人: 李歡;李宇燕;施元斌;周慧鑫;杜娟;趙東;譚威;于躍;宋江魯奇;秦翰林;王炳健;王佳 申請(專利權(quán))人: 西安電子科技大學(xué)
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06V20/10;G06K9/62
代理公司: 西安志帆知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61258 代理人: 侯峰;韓素蘭
地址: 710065 陜*** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 聯(lián)合 協(xié)同 表示 光譜 異常 檢測 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于空譜聯(lián)合協(xié)同表示的高光譜異常檢測方法,其特征在于,該方法為:

對原始高光譜圖像進行降維與異常信息提取,獲得異常成分最多的降維成分;

將預(yù)處理后的高光譜圖像中像元的灰度值與閾值進行比較確定異常點位置;

根據(jù)所述異常點位置對原始高光譜圖像中同樣位置的像元做剔除處理;

將原始高光譜圖像中剔除異常點之后剩余的像元點向量的均值填充異常點位置的像元,構(gòu)建一幅全部由背景像元構(gòu)成的高光譜圖像;

對所述原始高光譜圖像和構(gòu)建的背景像元高光譜圖像進行光譜維度的協(xié)同表示獲得檢測結(jié)果;

所述閾值為對所述預(yù)處理后圖像進行空間維度協(xié)同表示異常檢測獲得的檢測結(jié)果;

對所述預(yù)處理后圖像進行空間維度協(xié)同表示異常檢測,具體為:

步驟201:設(shè)預(yù)處理后的原始高光譜圖像為Y,選擇合適的雙窗口內(nèi)外窗大小,雙窗口的中心為待測像元,外窗口中的像元用來構(gòu)建背景字典,背景字典為Xs

步驟202:輸入經(jīng)過局部線性嵌入-潛在異常信噪比處理之后的異常分量,雙窗口自左上角位置開始,中心像元為y,分別計算α1和r1,計算公式如下

r1=||y-Xsα1||2

其中,Γy為權(quán)重調(diào)整矩陣,Xs為背景字典,若殘差r1大于閾值,則y標記為異常像元,否則,y標記為背景像元;

步驟203:雙窗口從左到右、從上到下滑動,進行步驟202操作,直到y(tǒng)為最后一個像元,則步驟202結(jié)束,進行到步驟204;

步驟204:檢測過程結(jié)束,輸出檢測結(jié)果;

所述將預(yù)處理后的高光譜圖像中像元的灰度值與閾值進行比較確定異常點位置,具體為:設(shè)空間維度協(xié)同表示的異常檢測處理檢測結(jié)果為X,空間維度協(xié)同表示異常檢測獲得圖像中大致的異常目標分布情況,利用X的均值與標準差設(shè)定閾值,對X進行閾值分割,對圖像中異常目標進行估計,若圖像中像元的灰度值大于閾值,則判定此點為異常點位置,并且獲得異常點位置的坐標;其中,閾值的計算方法為η=m+std,m為檢測結(jié)果圖像灰度值的均值,std為檢測結(jié)果圖像灰度值的標準差,η為閾值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于空譜聯(lián)合協(xié)同表示的高光譜異常檢測方法,其特征在于,所述對原始高光譜圖像進行降維,具體為:

步驟101:設(shè)原始數(shù)據(jù)樣本點個數(shù)為N,從中隨機選取一個樣本點xi,其與鄰域點之間具有某種線性關(guān)系,選擇k個鄰域點;

步驟102:計算k個鄰域點xij,j=1,2,3,…,k線性表示xi時各自對應(yīng)的權(quán)值,k個鄰域點與樣本點之間的關(guān)系應(yīng)滿足

式中wji為鄰域點對應(yīng)的權(quán)值,該式解為

其中,G是局部格拉姆矩陣,根據(jù)權(quán)值可以重構(gòu)出樣本點的近似值為其中,Ni=[xi1,xi2,...,xik],代表k個鄰域點組成的向量,代表第i個點的鄰域點所對應(yīng)權(quán)值組成的向量;

步驟103:經(jīng)過觀測數(shù)據(jù)計算得出的權(quán)值系數(shù)wi在低維數(shù)據(jù)中同樣適用,因此需滿足

式中,yi是xi的降維后的數(shù)據(jù)點,yij,j=1,2,3,…,k為yi的k個鄰域點,該式需要滿足的條件為

求解上式利用特征值分解完成,即

LYT=λYT

式中L=(I-W)T(I-W),W為權(quán)值系數(shù)構(gòu)成的矩陣,需要尋找L中不為零的最小的l個特征值,利用特征值對應(yīng)的l個特征向量組成一個新的矩陣L′,帶入上式,進行求解。

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