[发明专利]一种基于分层式鲁棒判别学习的高光谱遥感图像异常目标探测方法

摘要

本发明提出了一种用于高光谱遥感图像异常检测的分层式鲁棒判别学习方法。其特点在于通过强化高光谱图像中背景成分与异常目标成分结构上的非相干约束，以促进两者之间的内在非相干性与相异性，从而增强两者的可分离性。通过l1，1范数和Frobenius范数来有效刻画真实场景下高光谱遥感图像获取过程中引入的复杂混合噪声，提高异常目标检测模型的抗噪声性能。为更精确地分离深度混合的背景和异常目标，获得稳健且检测能力更强的异常目标检测模型，设计了分层式的检测思想，渐进式地分离深度混合的高光谱遥感图像中的背景和异常目标成分。本发明不仅可以提高背景和异常目标之间的可区分能力，而且具有非常强的噪声抑制性能和检测鲁棒性。