基于背景判别与邻域补偿的高光谱异常检测

基于背景判别与邻域补偿的高光谱异常检测

论文摘要

为克服高光谱局部异常检测算子背景虚警严重,探测效果不佳等问题,提出了基于核光谱角背景判别与邻域补偿的异常检测算法。算法从背景像元的筛选和探测结果的补偿两个角度提高像元探测精度,在背景像元的处理方面,提出了一种基于核光谱角距离相似度的背景像元筛选算法,将光谱分辨性能更强的核光谱角引入背景差异性判别过程,准确可靠地实现局部背景像元的筛选和优化;同时,针对异常检测算子探测精度不高等问题,引入邻域加权的空谱联合补偿机制,并提出基于核光谱角距离相似度的动态模板卷积补偿算法,显著增强了背景与目标的可分性。在与RX、LRX、KRX和CRD等异常检测算法的对比中发现,该算法表现出较强的探测性能,在抑制虚警和提高探测精度等方面达到了不错的效果。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 传统的异常检测算法
  •   1.1 RX算法
  •   1.2 KRX算法
  • 2 改进的异常检测算法
  •   2.1 核光谱角距离
  •   2.2 背景像元筛选
  •   2.3 邻域卷积优化
  • 3 实验分析与验证
  •   3.1 实验数据
  •   3.2 背景判别结果分析
  •   3.3 邻域表达结果分析
  •   3.4 改进探测算子性能
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马世欣,刘春桐,王欣,甘源滢,张正义

    关键词: 高光谱图像,异常目标检测,核光谱角,背景筛选,邻域补偿

    来源: 仪器仪表学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 火箭军工程大学导弹工程学院

    基金: 国家自然科学基金(41574008)项目资助

    分类号: TP751

    DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1804598

    页码: 239-245

    总页数: 7

    文件大小: 429K

    下载量: 135

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