[发明专利]一种基于空谱联合的高光谱异常目标检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于空谱联合的高光谱异常目标检测方法，其特征在于，包括：

对原始高光谱图像进行降维处理以得到降维后的图像；

采用自编码网络提取所述降维后的图像中的背景空间特征并进行重构，得到重构后的空间域图像；

将所述重构后的空间域图像和所述降维后的图像进行差值运算，得到第一残差图像，将所述第一残差图像沿光谱方向做平均，得到空间域检测结果；

采用对抗自编码网络提取所述原始高光谱图像中的背景光谱特征并进行重构，得到重构后的光谱域图像；

将所述重构后的光谱域图像与所述原始高光谱图像进行差值运算，得到第二残差图像，计算所述第二残差图像中各像素点的马氏距离，得到光谱域检测结果；

加权融合所述空间域检测结果和所述光谱域检测结果，得到异常目标检测结果。

2.如权利要求1所述的基于空谱联合的高光谱异常目标检测方法，其特征在于，在提取所述降维后的图像中的背景空间特征前，还包括：

对所述降维后的图像进行样本数量扩充。

3.如权利要求1所述的基于空谱联合的高光谱异常目标检测方法，其特征在于，在提取所述原始高光谱图像中的背景光谱特征前，包括：

对所述原始高光谱图像进行样本数量扩充。

4.一种基于空谱联合的高光谱异常目标检测系统，其特征在于，包括空间域特征提取与重构模块、空间域检测模块、光谱域特征提取与重构模块、光谱域检测模块以及检测结果融合模块，其中：

所述空间域特征提取与重构模块被配置为：对原始高光谱图像进行降维处理以得到降维后的图像；采用自编码网络提取所述降维后的图像中的背景空间特征并进行重构，得到重构后的空间域图像；

所述空间域检测模块被配置为：将所述重构后的空间域图像和所述降维后的图像进行差值运算，得到第一残差图像，将所述第一残差图像沿光谱方向做平均，得到空间域检测结果；

所述光谱域特征提取与重构模块被配置为：采用对抗自编码网络提取所述原始高光谱图像中的背景光谱特征并进行重构，得到重构后的光谱域图像；

所述光谱域检测模块被配置为：将所述重构后的光谱域图像与所述原始高光谱图像进行差值运算，得到第二残差图像，计算所述第二残差图像中各像素点的马氏距离，得到光谱域检测结果；

所述检测结果融合模块背配置为：加权融合所述空间域检测结果和所述光谱域检测结果，得到异常目标检测结果。

5.如权利要求4所述的基于空谱联合的高光谱异常目标检测系统，其特征在于，所述空间域特征提取与重构模块在将所述降维后的图像输入自编码网络前还包括：对所述降维后的图像进行样本数量扩充。

6.如权利要求4所述的基于空谱联合的高光谱异常目标检测系统，其特征在于，所述光谱域特征提取与重构模块在将所述原始高光谱图像输入对抗自编码网络前还包括：对所述原始高光谱图像进行样本数量扩充。