[發明專利]基于空譜聯合協同表示的高光譜異常檢測方法

有效

• 申請號: 201910719986.0
• 申請日: 2019-08-06
• 公開（公告）號: CN110570395B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）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）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06V20/10;G06K9/62
• 代理公司: 西安志帆知識產權代理事務所(普通合伙) 61258
• 代理人: 侯峰;韓素蘭

本發明公開了一種基于空譜聯合協同表示的高光譜異常檢測方法，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，構建一幅近似全部于由背景像元構成的高光譜圖像；對所述原始高光譜圖像和構建的背景像元高光譜圖像進行光譜維度的協同表示獲得檢測結果。本發明充分利用高光譜圖像的空間和光譜信息，將空間維度的檢測結果作為后驗信息，輔助光譜維度的協同表示異常檢測，具有優良的檢測性能。

技術領域

本發明屬于高光譜異常檢測技術領域，具體涉及一種基于空譜聯合協同表示的高光譜異常檢測方法。

背景技術

高光譜遙感技術是在可見光到紅外波段范圍內，采集由地物產生或者散射的連續數百個波段的電磁能量的技術。高光譜圖像的異常檢測是指在地物的光譜信息未知的情況下對圖像中的異常目標進行探測，將像元點劃分為兩類，一類屬于背景，一類屬于目標，目標點含量稀少，因此被稱為異常點，通常情況下可以利用高光譜圖像上的背景統計特性來區分背景與異常，異常檢測的這一特點克服了目標檢測中遇到的問題。將協同表示應用在高光譜圖像異常檢測領域的思想認為，若圖像中的某個像元屬于背景像元，則其可以利用其鄰近的若干像元近似地表示出來，而對于異常像元來說卻不存在這樣的關聯。因此，若要判定一個像元是否為異常像元，可以利用其周圍像元重構一個近似像元，通過計算此像元與重構的近似像元之間差異程度來判定像元的屬性。

Li等提出了基于協同表示的異常檢測算法，此算法利用雙窗口模型，將雙窗口中外窗口內包含的像元提取出來構建背景字典，利用背景字典構建近似像元，將近似像元與雙窗口中心像元進行比較，計算殘差，若殘差大于閾值，即判定為異常目標。該算法只利用了光譜維度的信息，忽略了大量空間維度的信息。調整背景字典原子的權重存在一定的缺陷，若滑動雙窗口的外窗口中存在異常像元，而此像元與窗口中心的異常像元屬于同種像元時，會導致構造近似像元時，背景窗口中的異常像元占有較大的比重，因此構造出的近似像元會接近于中心的異常像元，從而無法檢測出異常像元，影響檢測結果。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種基于空譜聯合協同表示的高光譜異常檢測方法。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供一種基于空譜聯合協同表示的高光譜異常檢測方法，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，構建一幅近似全部于由背景像元構成的高光譜圖像；

對所述原始高光譜圖像和構建的背景像元高光譜圖像進行光譜維度的協同表示獲得檢測結果。

上述方案中，所述對原始高光譜圖像進行降維，具體為：

步驟101：設原始數據樣本點個數為N，從中隨機選取一個樣本點x_i，其與鄰域點之間具有某種線性關系，選擇k個鄰域點；

步驟102：計算k個鄰域點x_ij(j＝1,2,3,…,k)線性表示x_i時各自對應的權值，k個鄰域點與樣本點之間的關系應滿足

式中w_jⁱ為鄰域點對應的權值，該式解為