字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测

针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性;然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能;采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性;最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。     

拉普拉斯约束低秩表示的高光谱图像异常检测

伴随高光谱图像的广泛使用,高光谱图像技术得到长足的发展,其中高光谱图像异常检测技术越发受到重视。为了解决传统高光谱图像异常检测技术的实用性和检测效果不佳的问题,提出一种新颖的低秩表示检测算法。对于高光谱图像,大部分背景像元均可以被少量主要的背景像元组合近似地表示,且它们的表示系数将会位于低秩的空间中。在剩下无法被主要背景像元表示的稀疏部分中存在着异常像元,则可以被检测算法提取出来。在低秩表示中,背景像元字典的构建将会影响高光谱图像中背景像元的表示。如直接从现有高光谱图像中提取背景像元构建字典,会导致异常像元对背景像元字典的污染。而利用待检测高光谱图像观测数据和由光谱组成原理可合成的潜在未观测数据来构建背景像元字典,提取出背景像元的主要特征,有利于更好地分离出稀疏异常像元的信息。并且高光谱图像数据存在高维几何结构特点,通过引入拉普拉斯矩阵来约束空间中局部相似的像元对于待检测像元的表示作用,获得更接近于真实的表示系数。实验结果分别在仿真数据和真实数据上验证,与传统方法相比,提出的方法通过有效地突出异常像元提高了检出率和抑制了背景像元,降低了误检率。     

基于稀疏表示和学习图正则的高光谱图像特征提取

针对传统局部特征提取算法难以确定邻域参数,以及仅考虑数据间的单一结构而漏掉重要信息的问题,提出一种基于稀疏表示和学习图正则的局部判别与全局稀疏保持投影算法。该算法首先对稀疏表示模型施加基于学习的图正则器,用该改进的稀疏表示模型自适应揭示样本数据间的局部线性结构,通过局部判别模型全局集成算法来提取局部线性结构中的判别信息;利用基于学习图正则稀疏表示模型构建的新型稀疏图来揭示数据间的全局稀疏结构;使得数据的局部判别结构和全局稀疏结构在低维特征空间得以保持。通过1-近邻和支持向量机分类器对实验结果进行评估,在PaviaU和Indian Pines两个高光谱公共数据集上的实验显示,提出的局部判别与全局稀疏保持投影算法较对比算法取得了最好的性能,由于提取了全局和局部的判别信息,有效提升了高光谱图像的地物分类精度。     

基于多特征和改进稀疏表示的高光谱图像分类

为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征,求解稀疏系数,同时增加一个2范式约束,利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明:所提MFISR方法对小样本的检测效果显著,分类性能稳定且较优。     

基于联合正则化及压缩传感的MRI图像重构

基于压缩传感的MRI图像重构利用图像稀疏的先验知识能从很少的投影值重构原图像。目前MRI重构算法只利用MRI图像稀疏性表示或只利用基于其局部光滑性的先验知识,重构效果不理想。针对此问题,结合两种先验知识,提出一种基于联合正则化及压缩传感的MRI图像重构方法。利用块坐标下降法将求解联合正则化问题转化为交替求解二次凸优化、稀疏正则化和全变差正则化三个简单的优化问题。并提出分别采用共轭梯度法、二元自适应收缩法以及梯度下降法对以上优化问题求解。实验结果表明,该算法重构效果比现有算法有明显地提高。     

联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测

针对利用稀疏表示进行高光谱图像异常目标检测效率不高的问题,基于高光谱图像成像原理和图像结构,充分利用高光谱图像的空间特性和光谱特性,并在它们之间建立协同处理机制,提出了联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先对高光谱图像空间特性进行分析,并结合光谱特性进行空间预处理,使得处理后的高光谱图像更易于异常目标的检测;利用建立在谱图划分思想基础上的谱聚类方法进行波段子集划分,谱聚类方法具有收敛于全局最优解、聚类速度快的特点;利用提出的新的空间和光谱协同稀疏差异指数方法对每个子集进行异常目标检测,该协同稀疏方式充分考虑了高光谱图像的空间特性和光谱特性,通过对每个波段子集检测结果进行叠加,得到最终异常检测结果。利用真实的AVIRIS高光谱图像和合成的高光谱图像对算法进行仿真实验和结果分析,结果表明该算法具有稳健性,同时检测精度高,虚警率低。     

基于稀疏表示模型和自回归模型的高光谱分类

针对高光谱分类中对光谱信息和空间信息利用不足的问题,提出了一种基于稀疏表示模型和自回归模型相结合的分类算法。该算法利用稀疏表示模型和自回归模型,设计联合字典:在光谱维上,利用稀疏表示模型将高光谱的每个光谱向量表示为字典中训练样本的稀疏线性组合;在空间维上,利用自回归模型对每个光谱向量的8邻域进行约束。针对不同样本分别构造一个字典,在减少计算量的同时减小重构误差,最后在最小重构误差和邻域相关性的约束下求解稀疏表示问题,以最小重构误差为准则实现高光谱数据的分类。仿真结果表明,该方法能够有效地提高高光谱数据的分类精度。     

基于支持向量描述的自适应高光谱异常检测算法

提出了一种应用于高光谱异常检测的自适应支持向量数据描述方法.根据高光谱数据和局部异常检测模型的特点,通过局部背景分波段二阶分布统计,分析了核参量与局部背景总体标准差的变化关系,构造了随检测背景变化的局部检测核参量,使得检测算法针对不同背景分布自适应地调整检测核参量.克服了传统支持向量描述算法由于采用固定核参量带来的复杂背景下检测性能下降的问题.通过模拟数据和真实高光谱数据的测试检验,接收机特性曲线表明该算法相对于传统固定核参量支持向量数据描述方法,在相同虚警概率下检测概率提高了10%.     

基于支持向量描述的自适应高光谱异常检测算法

提出了一种应用于高光谱异常检测的自适应支持向量数据描述方法.根据高光谱数据和局部异常检测模型的特点,通过局部背景分波段二阶分布统计,分析了核参量与局部背景总体标准差的变化关系,构造了随检测背景变化的局部检测核参量,使得检测算法针对不同背景分布自适应地调整检测核参量.克服了传统支持向量描述算法由于采用固定核参量带来的复杂背景下检测性能下降的问题.通过模拟数据和真实高光谱数据的测试检验,接收机特性曲线表明该算法相对于传统固定核参量支持向量数据描述方法,在相同虚警概率下检测概率提高了10%.     

基于空谱联合聚类的改进核协同高光谱异常检测

针对空谱信息中普遍存在的异常干扰现象,提出了基于空谱联合聚类的自适应核协同表示高光谱异常目标探测算法.算法充分发挥了基于密度的聚类算子(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对于异常点的筛选特性,在DBSCAN聚类去除异常波谱的基础上,采用分波段子集随机投影变换对数据降维处理,以减少谱噪声和谱冗余,并采用DBSCAN聚类消除了局部背景像元中的杂乱点对协同探测算法结果的干扰.研究了背景离散度对核参选择的影响,比较了不同的核估计方法,并提出基于平均差的自适应核协同算法.采用该方法对AVIRIS和ROSIS的三组数据进行仿真实验并与现有算法进行了对比,结果表明该算法表现出较好的探测性能.     

Convex relaxation based sparse algorithm for hyperspectral target detection

Target detection in hyperspectral images is an important task. In this paper, we propose a sparsity based algorithm for target detection in hyperspectral images. In sparsity model, each hyperspectral pixel is represented by a linear combination of a few samples from an overcomplete dictionary, and the weighted vector for such reconstruction is sparse. This model has been applied in hyperspectral target detection and solved with several greedy algorithms. As conventional greedy algorithms may be trapped into a local optimum, we consider an alternative way to regularize the model and find a more accurate solution to the model. The proposed method is based on convex relaxation technique. The original sparse representation problem is regularized with a properly designed weighted ?₁ minimization and effectively solved with existing solver. The experiments on synthetic and real hyperspectral data suggest that the proposed algorithm outperforms the classical sparsity-based detection algorithms, such as Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit (SOMP) and Simultaneous Subspace Pursuit (SSP) and conventional ?₁ minimization.     

基于3D卷积自编解码器和低秩表示的高光谱异常检测

针对高光谱影像数据维度高、空间和光谱信息利用不足以及局部结构特征表达有限等问题,提出了一种基于3D卷积自编解码器和低秩表示的高光谱异常检测算法。首先,通过3D卷积自编解码器提取高光谱影像的空谱特征,并针对高光谱图像的局部区域强相关性,设计了一种新的损失函数来约束中心像素和周围像素,以提取判别性较强的特征图;然后,针对所提取的特征图,通过基于密度的空间聚类算法构建背景字典,并利用低秩表示分离出异常区域;最后,融合由3D卷积自编解码器得到的重构误差和异常区域检测结果,得到最终检测图并为异常目标关键信息的挖掘提供依据。为了验证所提算法的有效性,在两个真实的机场高光谱数据集上进行飞机等目标检测实验,ROC、AUC量化指标和主观分析等实验结果表明,与其它6种异常检测算法相比,本文算法具有更高的异常目标检测精度。     

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。     

基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究

随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。     

基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法

提出一种新型光谱相似度量核函数,并应用于高光谱异常检测.由于高斯径向基核函数是基于光谱向量间欧式距离的度量,其对于光谱向量间距离变化的适应性较强,而对于因光照强度变化,阴影和遮挡等引起的同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基核的高光谱异常检测算法性能下降.为解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱相似度量提出了光谱相似度量核函数.通过理论分析和真实高光谱数据异常检测实验检验,实验结果说明相对于高斯径向基核函数,光谱相似度量核函数具有一定的优越性,能改善基于核方法的高光谱异常检测算法的性能.     

基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法

提出一种新型光谱相似度量核函数,并应用于高光谱异常检测.由于高斯径向基核函数是基于光谱向量间欧式距离的度量,其对于光谱向量间距离变化的适应性较强,而对于因光照强度变化,阴影和遮挡等引起的同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基核的高光谱异常检测算法性能下降.为解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱相似度量提出了光谱相似度量核函数.通过理论分析和真实高光谱数据异常检测实验检验,实验结果说明相对于高斯径向基核函数,光谱相似度量核函数具有一定的优越性,能改善基于核方法的高光谱异常检测算法的性能.