[發(fā)明專利]一種高光譜圖像異常檢測方法

有效

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• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113111755B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設計）人: 王津申;歐陽彤彬;鮮寧;武姝潔;趙欣玥
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/084
• 代理公司: 北京易捷勝知識產權代理有限公司 11613
• 代理人: 齊勝杰

1.一種高光譜圖像異常檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的高光譜圖像；

將所述高光譜圖像中的行數(shù)據(jù)依序輸入到預先訓練的對抗自編碼器AAE中，并獲取對應各行數(shù)據(jù)的隱層特征，采用RXD算法對所有行數(shù)據(jù)的隱層特征進行異常檢測，獲取異常檢測結果；

訓練后的AAE包括：用于輸出符合高斯分布的特征數(shù)據(jù)的編碼器，所述編碼器包括至少一層LSTM層和批歸一化層；

其中，預先采用高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集借助于包括至少一個判別器的訓練網絡對AAE進行訓練以獲取的訓練后的AAE；

所述訓練網絡包括：

連接AAE輸出的解碼器，所述解碼器用于將AAE輸出的隱層特征進行重建，獲取重建后的第一重建高光譜數(shù)據(jù)；

第一損失函數(shù)，所述第一損失函數(shù)用于衡量AAE的輸入數(shù)據(jù)與第一重建高光譜數(shù)據(jù)的重建誤差；

第一參數(shù)調整單元，用于根據(jù)第一損失函數(shù)衡量的重建誤差，采用誤差反向傳播算法更新編碼器和解碼器的參數(shù)；

第一判別器，用于獲取AAE的輸入數(shù)據(jù)與第一重建高光譜數(shù)據(jù)的誤差損失；

第二參數(shù)調整單元，用于根據(jù)第一判別器獲取的誤差損失采用誤差反向傳播算法調整解碼器和第一判別器的參數(shù)；

第二判別器，用于獲取預先獲取的高斯采樣數(shù)據(jù)與AAE輸出的隱層特征的誤差損失；

第三參數(shù)調整單元，用于根據(jù)第二判別器獲取的誤差損失采用誤差反向傳播算法調整編碼器和第二判別器的參數(shù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，

將所述高光譜圖像中的行數(shù)據(jù)依序輸入到預先訓練的AAE中，包括：

采用推掃式傳感器獲取所述高光譜圖像中的行數(shù)據(jù)，并將獲取的行數(shù)據(jù)依序輸入到預先訓練的AAE中。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在獲取待處理的高光譜圖像之前，所述方法還包括：

獲取高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集和高斯采樣數(shù)據(jù)；

將所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集輸入到建立的AAE中，所述AAE針對所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集按照逐行的方式分別進行提取處理，獲取隱層特征；

將所述隱層特征輸入到所述訓練網絡的解碼器中，獲取第一重建高光譜數(shù)據(jù)；

基于所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集和所述第一重建高光譜數(shù)據(jù)，采用所述第一損失函數(shù)確定所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集和所述第一重建 高光譜數(shù)據(jù)的重建誤差；

根據(jù)所述重建誤差，采用誤差反向傳播算法更新編碼器和解碼器的參數(shù)；

將所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集和所述第一重建高光譜數(shù)據(jù)到第一判別器中，獲取所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集與第一重建高光譜數(shù)據(jù)的誤差損失的誤差損失；

根據(jù)第一判別器獲取的誤差損失，第二參數(shù)調整單元采用誤差反向傳播算法調整解碼器和第一判別器的參數(shù)；

將所述高斯采樣數(shù)據(jù)與AAE輸出的隱層特征輸入第二判別器中，獲取高斯采樣數(shù)據(jù)與AAE輸出的隱層特征誤差損失；

根據(jù)第二判別器獲取的誤差損失，第三參數(shù)調整單元采用誤差反向傳播算法調整編碼器和第二判別器的參數(shù)；

重復上述步驟，直至第一損失函數(shù)確定所述高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集和所述第一重建高光譜數(shù)據(jù)的重建誤差收斂，則獲取訓練的AAE。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，

所述第一損失函數(shù)為：

其中，X為高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集；

且，X＝{x¹，x²，x³，...xⁿ，...}；

其中，xⁿ為高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集X中的第n行的數(shù)據(jù)；

且，xⁿ＝{xⁿ₁，xⁿ₂，xⁿ₃，...，xⁿ_t，...}；

xⁿ_t為高光譜圖像的訓練數(shù)據(jù)集X中的第n行的數(shù)據(jù)中的第t個像素；

為第一重建高光譜數(shù)據(jù)；

δ為自定義的參數(shù)。