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一种基于加权稀疏的高光谱异常目标检测方法及系统
摘要文本
本发明涉及高光谱异常目标检测领域,特别涉及一种基于加权稀疏的高光谱异常目标检测方法及系统。本发明方法包括:步骤1.将初始高光谱图像进行矩阵重构并获得低秩成分的背景图像以及稀疏异常图;步骤2.采用滑动窗口算法在低秩成分的背景图像中建立局部光谱和空间字典,在初始高光谱图像中重建被测像素,分别求解每个重建像素的光谱稀疏散度指数加权因子和空间稀疏散度指数加权因子,并求和得到求解每个重建像素的稀疏系数散度指数加权因子;步骤3.计算稀疏异常图每个像素的异常值,通过稀疏系数散度指数加权因子对稀疏异常值进行加权,得到异常检测算子,并通过设定阈值判断稀疏异常图每个像素是否为异常像素,得到异常检测结果。
申请人信息
- 申请人:中国科学院国家空间科学中心
- 申请人地址:100190 北京市海淀区中关村南二条1号
- 发明人: 中国科学院国家空间科学中心
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于加权稀疏的高光谱异常目标检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311248695.0 |
| 申请日 | 2023/9/26 |
| 公告号 | CN117333681A |
| 公开日 | 2024/1/2 |
| IPC主分类号 | G06V10/58 |
| 权利人 | 中国科学院国家空间科学中心 |
| 发明人 | 郑伟; 连幸; 杨震; 彭晓东; 牛文龙 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南二条1号 |
专利主权项内容
1.一种基于加权稀疏的高光谱异常目标检测方法,所述方法包括:步骤1.将初始高光谱图像进行矩阵重构并获得低秩成分的背景图像以及稀疏异常图;步骤2.采用滑动窗口算法在低秩成分的背景图像中建立局部光谱和空间字典,在初始高光谱图像中重建被测像素,分别求解每个重建像素的光谱稀疏散度指数加权因子和空间稀疏散度指数加权因子,并求和得到求解每个重建像素的稀疏系数散度指数加权因子;步骤3.计算稀疏异常图每个像素的异常值,通过稀疏系数散度指数加权因子对稀疏异常值进行加权,得到异常检测算子,并通过设定阈值判断稀疏异常图每个像素是否为异常像素,得到异常检测结果。。关注微信公众号马克数据网