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.     

基于光谱区分法的高光谱核异常检测算法

为了解决高光谱目标检测中高斯径向基核、光谱相似度量核难以同时描述光谱曲线整体及局部特性的问题,利用光谱信息散度与梯度角正切相结合的光谱区分方法构造了一种新的核函数.对真实机载可见红外成像光谱仪高光谱数据进行高光谱核异常检测,得到二值图及接收机操作特性曲线.结果表明,在低虚警率下,相比于高斯径向基核、光谱相似度量核,本文所提出核函数在高光谱核异常检测中准确度与清晰度更高.     

基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法

多光谱遥感图像的波段设定在理论和实践上都极具地物针对性,在更有效的数据挖掘方法帮助下可以提取足够的光谱特征以区分地物,本文将光谱匹配技术用于相似性度量,以提高分类准确度.首先选定光谱角制图、光谱相关制图、Mahalanobis距离、光谱相似度和光谱信息差异做为光谱度量;随后选择高斯核函数,在选定核函数之后,得到了核映射下的光谱特征度量来挖掘高光谱遥感数据的光谱特征.最后采用核映射多光谱特征融合法对多光谱遥感图像光谱特征的相似性进行描述,得到基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类算法.使用MATLAB中的LIBSVM工具箱对AVIRIS高光谱遥感数据进行分类实验,并与已有算法进行对比,结果表明本文提出的算法具有较高的分类准确度和性能.     

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%.     

高光谱图像自适应核联合表示异常检测

针对高光谱图像目标检测问题,提出了一种基于自适应核联合表示的高光谱图像异常检测方法。相比于稀疏表示强调系数向量的稀疏性,基于联合表示的检测算法更强调背景字典中每一原子对联合表示的贡献,并且系数求解更加简单直接;在基于向量2-范数极小化问题求解联合表示系数时,引入相似性正则化矩阵与和为1的条件对系数进行约束,以增强算法的稳定性和分辨力;进而将联合表示检测算法扩展到核空间,利用高光谱图像的局部统计特性进行核参数自适应选取,增强了核参数的局部适应性。为验证该方法的有效性,采用一幅实测高光谱图像中的两个感兴趣区域进行仿真实验,并与传统异常检测方法的检测结果进行对比分析,结果表明该方法具有较传统异常检测方法更出色的检测效果。     

高光谱图像自适应核联合表示异常检测

针对高光谱图像目标检测问题,提出了一种基于自适应核联合表示的高光谱图像异常检测方法。相比于稀疏表示强调系数向量的稀疏性,基于联合表示的检测算法更强调背景字典中每一原子对联合表示的贡献,并且系数求解更加简单直接;在基于向量2-范数极小化问题求解联合表示系数时,引入相似性正则化矩阵与和为1的条件对系数进行约束,以增强算法的稳定性和分辨力;进而将联合表示检测算法扩展到核空间,利用高光谱图像的局部统计特性进行核参数自适应选取,增强了核参数的局部适应性。为验证该方法的有效性,采用一幅实测高光谱图像中的两个感兴趣区域进行仿真实验,并与传统异常检测方法的检测结果进行对比分析,结果表明该方法具有较传统异常检测方法更出色的检测效果。     

基于扩展数学形态学的高光谱图像异常检测

提出了一种新型的基于扩展数学形态和光谱相似度测量的高光谱图像异常榆测方法.在日标与背景未知的情况下.同时利用光谱和空间信息实现日标的定位与检测,实现离光谱遥感数据的日标检测.通过扩展的膨胀和腐蚀操作实现目标特征提取;通过正交投影散度计算扩展形态学操作的累加距离确定排序关系并利用其融合特征提取结果实现特征提取结果的融合.算法性能通过合成的OMIS数据进行评价.与经典异常检测RX算法进行比较.并应用于具有相似光谱特征目标的区分.实验证明,本文提出的算法性能优于RX算法.具有低虚警率的异常目标检测结果,并且能够较好地区分了相似光谱特征的异常日标.     

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。     

基于局部高斯混合特征提取的高光谱图像分类

为了进一步提高高光谱图像的分类精度,提出一种基于局部高斯混合特征提取的分类(LGMFEC)方法.LGMFEC方法首先基于高光谱图像的空间结构为每个样本构建局部邻域集合,然后从局部邻域集合中提取高斯混合特征来充分表征空间-光谱信息及相关变化信息,最后将局部高斯混合特征融入包含黎曼核函数的支持向量机(SVM)分类器中,从而...     

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。     

基于光谱角累加的高光谱图像异常检测算法

针对传统方法中用作背景的像素中存在干扰像素的问题,提出一种基于光谱角累加的高光谱图像异常检测算法。通过计算测试区域待测像素光谱向量与其他光谱向量之间的夹角,并将其累加,得到图像中每个像素的异常程度;然后使用波段选择预处理方法进一步提高检测性能。HyMap高光谱数据验证表明,在虚警概率设为0.008时,检测概率达到0.73,即在提高异常检测可靠度的同时,降低了虚警概率。     

Wavelet SVM in Reproducing Kernel Hilbert Space for hyperspectral remote sensing image classification

Combining Support Vector Machine (SVM) with wavelet analysis, we constructed wavelet SVM (WSVM) classifier based on wavelet kernel functions in Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS). In conventional kernel theory, SVM is faced with the bottleneck of kernel parameter selection which further results in time-consuming and low classification accuracy. The wavelet kernel in RKHS is a kind of multidimensional wavelet function that can approximate arbitrary nonlinear functions. Implications on semiparametric estimation are proposed in this paper. Airborne Operational Modular Imaging Spectrometer II (OMIS II) hyperspectral remote sensing image with 64 bands and Reflective Optics System Imaging Spectrometer (ROSIS) data with 115 bands were used to experiment the performance and accuracy of the proposed WSVM classifier. The experimental results indicate that the WSVM classifier can obtain the highest accuracy when using the Coiflet Kernel function in wavelet transform. In contrast with some traditional classifiers, including Spectral Angle Mapping (SAM) and Minimum Distance Classification (MDC), and SVM classifier using Radial Basis Function kernel, the proposed wavelet SVM classifier using the wavelet kernel function in Reproducing Kernel Hilbert Space is capable of improving classification accuracy obviously.     

基于空间密度聚类的改进KRX高光谱异常检测

高光谱遥感影像包含了丰富的光谱信息,对于地物具有极强的分辨能力,从而促进了不需任何先验信息的高光谱异常目标探测技术的发展。KRX（Kernel RX）异常探测算法巧妙地利用核函数将RX算法映射至高维特征空间,加强了光谱中非线性信息的运用,具有较强的可分辨性,显著改善了低维空间的光谱不可分问题。然而,也暴露了KRX算法中病态Gram矩阵求逆误差大,异常检测效率低等缺点。为实现理论上KRX算法的强探测性能,提出一种基于新型聚类方法的改进KRX探测算法（DC-KRX）。（1）由于空间邻域像元具有较强的光谱相似性,会造成Gram矩阵病态,严重影响了异常探测效果,因此背景虚检现象严重。针对病态Gram矩阵的求逆误差问题,算法改进了KRX算子,对Gram矩阵进行奇异值分解,选取特征值较大的主成分,保证了Gram矩阵的求逆精度,待测像元的探测结果采用l-2范数表示,检测效果提高明显;（2）在改进KRX的基础上,提出了空间聚类KRX算法。空间像元之间具有光谱强相关性,既造成了Gram矩阵的病态,数据的冗余也影响了探测效率。实验发现,通过聚类算法可以合并像元于聚类中心,减少空间维度,提高计算效率;同时,聚类中心按照聚类大小被赋予不同的权重,保证了探测精度;（3）另一方面,选用合适的聚类算法是一个难点。聚类KRX算法对于聚类算法的精度和实时性要求较高,比较发现,一种基于密度峰值快速搜索（DC）的新型聚类算法具有较好的聚类性能。算法采用欧式距离计算任意像元的相似度,利用局部密度和邻域距离作为聚类中心的联合判断准则,对结果进行排序得到聚类中心。实验发现,该聚类算法计算速度快,且能够对任意形状的分布进行聚类,非常适合于维度较高,成分复杂的高光谱图像,且适用于较高次数的重复聚类。DC-KRX算法提供了一种空间聚类预处理的高光谱异常探测新思路,最后,与国际主流探测算法对比发现,该算法表现了较好的探测性能。同时,时效性对比分析发现,聚类前后算法的检测效率提高了30%以上,有效改善了KRX算法的实时性。     

一种基于多特征融合的新型光谱相似性测度

光谱相似性测度是高光谱遥感影像定量化分析和精细地物直接识别的基础,光谱特征的选择和刻画方式是光谱相似性测度的关键.研究表明,利用光谱的单一特征无法全面反应地物光谱间的相似性,光谱识别时需要综合考虑光谱的多种特征.本文在几何距离、相关系数和相对熵的基础上提出了一种结合多种光谱特征的新型光谱相似性测度,即光谱泛相似测度(s...     

基于RBF网络的光纤荧光海水叶绿素a含量在线监测系统的研究

介绍了能够实现对海水中叶绿素a含量在线监测的光纤荧光系统。系统将荧光技术、光纤技术和基于RBF(Radial Basis Function Neural Network)神经网络的标定方法相结合，建立了用于海水叶绿素a含量在线监测的最佳RBF网络结构，系统具有结构简单，探头无源及高灵敏度等特点。