基于图正则化低秩协同表示的高光谱异常检测

高光谱异常检测是检测出与周围背景像素的光谱具有明显差异的目标的过程。研究学者针对高光谱异常检测提出了多种算法，其中低秩协同表示检测器(LRCRD)不仅能够考虑所有像素之间的高光谱相关性，而且用低秩和l₂范数最小化约束字典的系数矩阵，背景字典不需要过度完备，可以更好地表示背景。然而，LRCRD模型并没有考虑到高光谱数据的局部几何信息对于区分背景和异常像素的重要性。将图拉普拉斯正则项引入LRCRD模型中，提出了一种基于图正则化低秩协同表示的异常检测方法，分析数据中的非线性几何信息。该方法保持高光谱图像的局部几何结构，提高了检测精度。在合成和真实高光谱数据集上对所提方法进行了实验验证，实验结果证明了所提方法的可行性。