基于加权组合核RX算法异物检测及其参量选择

为了融合光谱形状差异信息和多项式核函数全局信息,充分挖掘地物特征,提高异常检测正确率,提出了一种加权组合核RX算法。该算法在高斯核函数的基础上,增加一个光谱角核函数。由于核函数参量和加权参量直接影响算法性能,分别采用了随机函数法、爬山法和粒子群算法对上述参量进行了选择。结果表明,在恒虚警率下使用粒子群算法进行参量设定得到的效果最好,且采用加权组合核函数RX算法得到的目标检测率为83.5%,相对于普通的核RX算法,正确率得到了提高。

基于PCA和KRX算法的高光谱异常检测

针对高光谱图像背景复杂导致高光谱图像异常检测效果下降的问题,提出了一种新的基于抑制背景的高光谱图像异常检测方法。该方法首先使用主成分分析法抑制高光谱图像中的背景信息,得到背景抑制后的图像,然后再使用基于核的RX算法(KRX算法)异常检测,最后将检测结果图进行阈值分割,得到一幅二值图像。最后使用ROC曲线对检测结果进行评价,通过与RX、KRX算法对比,证明本文方法得到的结果具有较高的检测率和较低的虚警率,充分说明文中方法的有效性。

基于多尺度分解的超光谱图像异常检测

提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。

基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测问题中,针对原始数据源不能正确地表征背景数据的分布而造成虚警概率较高的现象,本文提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX高光谱图像异常检测算法。该算法从背景协方差矩阵的估算角度入手,将每个像素投影到目标的正交子空间中,为每个像素自适应地赋予合适的权值,从而减小目标信息的存在对背景特性估计的影响。并用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行了比较,结果表明,本文提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率,具有较好的检测效果。