结合扩展多属性剖面与快速局部RX算法的高光谱异常目标检测

为进一步提高高光谱异常目标检测的速度与精度,提出一种基于扩展多属性剖面和改进的Reed-Xiaoli算法相结合的快速异常目标检测方法。通过数学形态学变换从高光谱图像中提取扩展多属性剖面,同时提出一种快速局部Reed-Xiaoli算法,利用矩阵求逆引理迭代更新协方差矩阵的逆,从而降低马氏距离的计算复杂度。将扩展多属性剖面与快速局部Reed-Xiaoli算法相结合,充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,有效提高探测速度与精度。在3个不同的数据集上与其他经典异常目标检测方法进行比较,实验结果表明,所提算法AUC值分别为0.996 7、0.985 6、0.981 6,运算时间分别为21.218 1 s、15.192 8 s、32.337 9 s。该方法在检测精度和速度上都有明显的优势,具有良好的实用价值。