[发明专利]基于空谱联合背景共同稀疏表示的高光谱异常检测方法

摘要

本发明提供的是一种基于空谱联合背景共同稀疏表示的高光谱异常检测方法。(1)在光谱域中，采用背景共同稀疏表示检测器进行异常目标检测；(2)采用线性局部切空间排列即LLTSA的降维方法获得原高光谱图像低维流行数据；(3)对低维流行数据采用空间背景共同稀疏表示检测器进行异常检测；(4)采用如下的空谱联合背景共同稀疏表示检测器获得最终的异常检测结果d＝αd_spec+(1‑α)d_spat,0≤α≤1。本发明不需要对高光谱数据进行模型假设，充分考虑了高光谱数据特有的非线性特性，且同时考虑了空间特性和光谱特性，使检测结果更加可靠。

主权项

1.一种基于空谱联合背景共同稀疏表示的高光谱异常检测方法，其特征是包括以下步骤：(1)在光谱域中，采用背景共同稀疏表示检测器进行异常目标检测，具体包括：(1.1)采用同时正交匹配追踪获得近邻像素的子字典库并求出背景的重建误差；其中，S＝[s₁,s₂,...,s_n]为测试点的近邻像素，Ψ为稀疏系数向量集，为正交互补子空间；(1.2)采用所述子字典库求出测试点的重建误差：其中，s_c是测试点，为最具代表性的光谱丰度稀疏系数向量；(1.3)获得如下背景共同稀疏表示检测器：其中，si为测试点的近邻像素，n为测试点的近邻像素数量；(2)采用线性局部切空间排列即LLTSA的降维方法获得原高光谱图像低维流行数据，具体包括：(2.1)采用LLTSA中的排列矩阵获得异常区域：LLTSA中的排列矩阵是稀疏矩阵，其非零元素分别对应测试点的近邻域点与其均值的欧式距离，如果所述距离和大于阈值，则说明该近邻域中含有异常点，该近邻域为异常区域；(2.2)剔除异常区域，获得可靠的背景数据；采用LLTSA获得可靠的背景低维流行，求出变换矩阵；(2.3)LLTSA对新数据具有泛化作用，采用所述变换矩阵求出整个高光谱图像的低维流行；(3)对低维流行数据采用空间背景共同稀疏表示检测器进行异常检测，具体包括：(3.1)第j个波段的近邻像素重构误差如下：其中，其中X_j＝[x_1j,x_2j,...,x_nj]为第j个波段测试点的近邻像素，n为测试点的近邻像素数量，为第j个波段采用同时正交匹配追踪获得近邻像素的子字典库，Θ为对应的稀疏系数矩阵，为第j个波段正交互补子空间；(3.2)采用第j个波段正交互补子空间求出第j个波段测试点的重建误差：其中，xcj是第j个波段的测试点；(3.3)空间背景共同稀疏表示检测器如下：其中，xij为第j个波段测试点的近邻像素；(4)采用如下的空谱联合背景共同稀疏表示检测器获得最终的异常检测结果d＝αdspec+(1‑α)dspat,0≤α≤1，其中，dspec是光谱背景共同稀疏检测器，dspat是空间背景共同稀疏检测器，α为加权系数。