[發(fā)明專利]一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310094031.7
• 申請日: 2023-02-06
• 公開（公告）號: CN116385351A
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 譚琨;王志威;王雪;韓波;張宏宇;雷勇;梁德印;余婧;殷延鶴
• 申請（專利權(quán)）人: 華東師范大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/194;G06N3/088;G06N3/0455;G06N3/0475
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 蔡彭君

1.一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

將高光譜影像輸入訓(xùn)練好的高光譜異常檢測模型，進(jìn)行影像重構(gòu)并計算重構(gòu)誤差，基于重構(gòu)誤差和設(shè)置的異常度閾值，得到高光譜異常檢測結(jié)果，

其中，高光譜異常檢測模型的訓(xùn)練過程為：

1)獲取原始高光譜數(shù)據(jù)，基于經(jīng)過預(yù)處理的原始高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本，原始高光譜數(shù)據(jù)包括所有高光譜像素的光譜；

2)建立變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)，變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)包括編碼器E、生成器G、樣本判別器Ds和潛變量判別器Dl，變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)包括變分推斷損失、光譜重構(gòu)損失、對抗損失和特征匹配損失，光譜重構(gòu)損失包括均方誤差和光譜角，特征匹配損失在樣本判別器Ds和潛變量判別器Dl的中間層構(gòu)建；

3)將訓(xùn)練樣本輸入編碼器E，獲取變量的方差和均值，根據(jù)方差和均值，進(jìn)行重新參數(shù)化，獲得采樣數(shù)據(jù)潛變量z；

4)將潛變量z與正態(tài)分布樣本ξ輸入至潛變量判別器Dl，進(jìn)行對抗性訓(xùn)練，潛變量判別器Dl引導(dǎo)重新參數(shù)化的數(shù)據(jù)與先驗分布相匹配，先驗分布為正態(tài)分布樣本ξ；

5)將潛變量z和正態(tài)分布樣本ξ輸入至生成器G，分別生成兩個生成樣本，分別為生成器G重建的從編碼器獲得的光譜特征x_Gz和生成器G從正態(tài)分布樣本ξ中生成的假光譜；

6)將訓(xùn)練樣本和生成器G生成的兩個生成樣本共同輸入至樣本判別器Ds，增加細(xì)節(jié)特征；

7)重復(fù)3)～6)，直至變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)收斂，完成模型的訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，各個損失函數(shù)的表達(dá)式為：

L_θG＝L_Gs+λ₁L_MSE+λ₂L_SAM

其中，為生成器G的總損失，L_Gs與L_Ds分別為生成器G與樣本判別器Ds對抗訓(xùn)練的生成損失與對抗損失，L_Gl與L_Dl分別為編碼器E與潛變量判別器Dl對抗訓(xùn)練的生成損失與對抗損失，L_MSE為均方誤差，L_SAM為光譜角，為編碼器E和學(xué)習(xí)背景分布的總損失，L_KL為變分推斷損失，為Ds網(wǎng)絡(luò)提取的數(shù)據(jù)特征與Dl網(wǎng)絡(luò)提取的潛變量z的特征之間的特征匹配損失，L_{fm_G}為經(jīng)過Ds網(wǎng)絡(luò)提取的兩個生成樣本與Dl網(wǎng)絡(luò)提取的潛變量z的特征之間的特征匹配損失，和分別為樣本判別器Ds和潛變量判別器Dl的總損失，λ₁、λ₂、λ₃和λ₄分別為各損失項調(diào)節(jié)參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，編碼器E由三個全連接層組成，并采用Leaky?ReLU函數(shù)激活。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，生成器G由四個全連接層組成，生成器G輸出的維度與高光譜影像的波段數(shù)量一致，生成器G的最后一層采用Sigmoid函數(shù)激活。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，樣本判別器Ds和潛變量判別器Dl都由四個全連接層組成，樣本判別器Ds和潛變量判別器Dl的最后一層都采用Sigmoid函數(shù)激活。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，變分推斷損失的訓(xùn)練目標(biāo)為學(xué)習(xí)潛變量z分布，以對真實數(shù)據(jù)分布進(jìn)行采樣。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種變分背景推理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測方法，其特征在于，對抗損失為采用基于梯度懲罰的最優(yōu)傳輸距離損失構(gòu)建的樣本判別器Ds和潛變量判別器Dl的對抗損失。