基于光谱角背景纯化的高光谱异常检测算法

为了解决利用高光谱图像进行异常检测时结果不准确、虚警率较高的问题,提出了一种基于光谱角背景纯化的异常检测算法。该算法以局部RX算法为基础,根据光谱角距离分离出内外窗口间背景像元中的异常成分,得到纯化后的背景像元,然后进行异常检测。为验证算法的有效性,选取了两组机载可见光/红外光成像光谱仪真实高光谱数据进行仿真实验,并与经典的全局RX、局部RX算法进行对比。结果表明,与局部RX算法相比,该算法在两组数据下的曲线下面积分别提高了0.0317和0.0053。这些结果为下一步的研究方向提供了参考。

基于像元递归的高光谱局部异常检测算法

阐述了基于传统RX算法(Reed-Xiaoli Detector,RXD)架构的高光谱实时局部异常检测算法研究方案.基于高光谱空间成像方式的特点,针对摆扫型成像光谱仪逐像元成像的机理,采用局部因果阵列窗,两次利用Woodbury矩阵求逆引理,实现高光谱目标的局部异常检测.首先,将经典的矩阵窗改进为滑动因果阵列窗;然后,对局部实时算子的因果阵列窗窗长的参数设定进行优化,选取四组数据进行测试对比,选取最优参数;最后,就检测结果灰度图、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)、AUC数值(Area Under Curve)以及算法运行时间等四个方面,对局部异常检测算子与经典双窗算子、全局实时算子分别进行仿真实验比较.结果表明,虽然因果阵列窗窗长的参数优化使局部异常检测算子的计算复杂度有略微升高,但异常目标点的观测更加清晰,AUC值明显提高,具有更好的检测效果.

一种改进的星上高光谱异常检测算法研究

为解决传统RX异常检测算法导致的星上高光谱图像异常检测准确率低、成本高等问题,对一种改进的星上高光谱异常检测算法进行了研究。在传统RX异常检测算法的基础上,用噪声自适应主成分变换对原始图像进行变换,选择变换后大于设定的合适信噪比阈值的数据;用局部正交子空间投影(LOSP)算法将相应数据投影到正交子空间获得图像残差数据,通过抑制背景等强干扰信息而突出小概率的异常目标信息;用空域滤波方法提取残差数据的特征,将大部分图像信息以某种标准集中于少数的主成分;对获得的波段子集用中值滤波器滤波,消除噪声干扰;用RX异常检测算子对滤波后的波段子集进行异常目标检测。试验结果证明了算法的有效性,算法通过数据量压缩,降低维度、抑制干扰信息,减少了异常检测处理的数据量以提高异常检测效率和精度。