[發(fā)明專利]基于自權(quán)重協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010000282.0
• 申請(qǐng)日: 2020-01-02
• 公開（公告）號(hào): CN111160310B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王榕;胡豪杰;何芳;聶飛平;王震
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V20/10
• 分類號(hào): G06V20/10
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 常威威

本發(fā)明提供了一種基于自權(quán)重協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法。首先，設(shè)定雙窗結(jié)構(gòu)的大小，并以待測(cè)像素點(diǎn)為中心，選取雙窗結(jié)構(gòu)內(nèi)的所有像素點(diǎn)構(gòu)建字典；然后，構(gòu)建自權(quán)重協(xié)同表示的異常檢測(cè)目標(biāo)函數(shù)，將字典代入其中，并采用迭代更新方法求解目標(biāo)函數(shù)，得到期望的稀疏向量；最后，利用稀疏向量計(jì)算待檢測(cè)像素點(diǎn)與重建像素之間的誤差，并通過與閾值比較判斷該像素點(diǎn)是否屬于異常目標(biāo)。由于本發(fā)明將權(quán)重學(xué)習(xí)與協(xié)同表示結(jié)合起來(lái)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，可以有效地提升異常目標(biāo)檢測(cè)效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自權(quán)重協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)是近年來(lái)高光譜圖像處理的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域之一，在民用和軍事上具有廣泛的應(yīng)用。高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)屬于一種不需要任何先驗(yàn)信息的目標(biāo)檢測(cè)問題。傳統(tǒng)的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法假設(shè)圖像背景服從高斯分布的統(tǒng)計(jì)特性，然而由于圖像背景的復(fù)雜性以及異常目標(biāo)的干擾，通過該統(tǒng)計(jì)假設(shè)設(shè)計(jì)的異常檢測(cè)算法的異常檢測(cè)效果并不理想。

近年來(lái)，協(xié)同表示被引入到目標(biāo)檢測(cè)，取得了較好的檢測(cè)效果。文獻(xiàn)“W.Li andQ.Du，Collaborative representation for hyperspectral anomaly detection，IEEETrans.Geosci.Remote Sens.，vol.53，no.3，pp.1463-1474，Mar.2015.”公開了一種基于協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法以待檢測(cè)像素點(diǎn)為中心構(gòu)建雙窗，以雙窗之間的所有像素點(diǎn)作為字典，再通過稀疏表示模型求解稀疏向量，最后通過待檢測(cè)像素點(diǎn)與重建像素之間的誤差判斷該像素點(diǎn)是否屬于異常目標(biāo)。雖然基于協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法取得了一定的檢測(cè)效果，但該方法將高光譜圖像的眾多波段同等對(duì)待，忽視了冗余甚至噪聲等低質(zhì)量的波段對(duì)檢測(cè)效果的不利影響。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于自權(quán)重協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法。

一種基于自權(quán)重協(xié)同表示的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：對(duì)于高光譜圖像的待檢測(cè)像元i＝1，…，n，n為高光譜圖像中的像元總數(shù)，d為高光譜圖像的波段數(shù)，以y_i為中心分別構(gòu)建大小為w_out×w_out和w_in×w_in的雙窗，雙窗之間的所有像元構(gòu)成字典Y_c，即c表示字典包含的像元個(gè)數(shù)，c＝w_out×w_out-w_in×w_in，w_in＜w_out＜min{h，w}，h和w分別為高光譜圖像的行數(shù)和列數(shù)，n＝h×w，為字典中的第j個(gè)像元，j＝1，…，c；

步驟2：構(gòu)建高光譜異常檢測(cè)目標(biāo)函數(shù)如下：

其中，α_i為像元y_i異常檢測(cè)待求解的期望稀疏向量，Ψ為權(quán)值矩陣，是以自權(quán)重向量為對(duì)角元素的對(duì)角矩陣，σ_k表示自權(quán)重向量σ的第k個(gè)元素，λ為正則化參數(shù)，可取值范圍為10^-6至10⁰；

步驟3：采用迭代更新求解算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，具體為：

步驟3.1，初始化：按照初始化權(quán)重矩陣，I為單位矩陣；

步驟3.2，固定Ψ，更新α_i：

固定α_i，更新Ψ：

Ψ＝diag(σ) (4)