基于局部联合偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法北大核心CSCD

偏度和峰度能够较好地表达高光谱图像的非高斯性,突出目标、纹理等异常信息,很好地应用于波段选择。为了更好地突出局部异常信息,在全局联合偏度-峰度指数模型基础上,提出了局部偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法。利用全局联合偏度-峰度指数对原始图像进行波段子空间划分,然后选择适当大小的模板窗口,计算窗口内的局部联合偏度-峰度指数,并以此方法遍历所有波段,求出累积局部联合偏度-峰度指数,最后进行波段选择。波段选择结果表明,局部联合偏度-峰度指数方法所选择波段分布更加广泛,效果更好。异常检测实验结果和融合结果表明,本文方法所得图像在客观指标评价中具有较大优势。     

基于双边滤波的最优波段子空间高光谱异常目标检测

针对KRX方法对高光谱图像进行异常目标检测时存在检测效率低和虚警率高的问题,在充分分析高光谱图像数据特征基础上,本文提出一种最优波段子空间方法的高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先利用双边滤波方法对高光谱图像进行全局滤波,充分利用双边滤波的优点,使得高光谱图像背景信息得到抑制;然后采用经典的自动子空间方法对高光谱图像进行波段子集划分;再利用联合偏度-峰度指标,在每个波段子集内选出最优波段;最后利用这些最优波段构成新的波段最优子空间,在此基础上,在最优波段子空间中利用Kernel RX算法进行异常目标检测,从而得到异常检测结果。本文利用真实的高光谱图像进行仿真验证,获得异常目标、检测的虚警数和ROC等检测结果。结果表明,该算法具有鲁棒性强、虚警率低和检测精度高等优点。     

基于波段指数的高光谱影像波段选择算法

为了去除高光谱影像的数据冗余,提高高光谱影像处理的精度和效率,提出了一种基于波段指数的高光谱影像波段选择算法。采用小波变换对高光谱图像数据进行去噪处理,依据联合偏度-峰度指数将波段进行分组,再根据波段指数的大小确定相对较小指数的波段,并将其作为冗余波段进行去除,从而得到最小波段集。结果表明,利用该波段集和全波段所选的端元是一致的,在不影响端元提取的前提下,最大程度地去除了冗余波段,而且该波段集与全波段的分类精度较接近。该算法在波段选择过程中具有可行性与有效性,为降低高光谱影像维数提供了一种帮助。     

基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对训练样本量少导致高光谱图像分类精度低的问题,本文提出了一种基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类方法。首先,采取基于层次聚类的波段选择方法降低高光谱图像数据维度;其次,结合空间信息将高光谱数据划分为多个子集,利用已知标签信息的训练样本标记各个子集中可能成为训练样本的像元,组成训练样本备选集,根据光谱相似度准则筛选备选集得到优化字典;最后,将优化字典用于联合稀疏表示对高光谱图像进行分类。通过Indian Pines数据集和Pavia University数据集仿真实验表明,本文提出的分类算法能够有效提高高光谱图像分类精度。      

基于粒子群优化聚类的高光谱图像异常目标检测

高光谱图像的高维特性增加了图像的信息量,但 是同时也带来了“维数灾难”问题 。在高光谱图像异常目标检测 过程中,如何更好降低维数,去除波段冗余性和最大程度抑制背景干扰成为亟需要解决的 问题。针对此,本文提出了基于粒子群 优化(PSO)聚类的高光谱图像异常目标检测算法。算法首先利用粒子群方法对传统的k-均 值聚类进行优化,在不改变高光谱图像 波段特征的基础上用新的聚类方法对图像进行了波段子集类划分,使得具有相似特性的波段 归为一类;然后,通过主成分分析(PCA)变换使 得聚类后的图像数据中含有的异常目标变得突出,同时抑制背景干扰;最后,提取各子集主 成分中含有最大四阶累积量值的波 段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对 算法进行仿真,结果表明,算法检测精度高,虚警率低。     

基于子空间中主成分最优线性预测的高光谱波段选择

针对高光谱遥感图像的异常检测问题,为了使高光谱降维数据能更完整地保留其光谱信息,提出了基于子空间中主成分最优线性预测的波段选择方法.采用改进相关性度量的谱聚类方法将高光谱波段划分为不同的子空间,并对各子空间中的波段进行主成分分析(PCA),选择主要分量作为重构目标;以子空间追踪法为搜索策略,从各子空间中选择数个波段对其重构目标进行联合最优线性预测;合并各子空间中的所选波段得到最佳波段子集.实验结果表明,该方法选择的波段子集可以较完整地重构原始数据,与原始数据以及自适应波段选择(ABS)方法、线性预测(LP)方法、最大方差主成分分析(MVPCA)方法、自相关矩阵波段选择(ACMBS)方法、组合因子最优波段选择(OCFBS)方法得到的波段子集相比,其波段子集具有更好的异常检测性能.     

面向目标检测基于稀疏表示的波段选择方法

随着高光谱成像技术的发展,日益提高的光谱分辨率在提高目标检测和识别能力的同时,其较高的数据维度和较大的数据量也为数据分析和处理带来了很大的挑战.波段选择作为一种有效提高处理效率的技术受到广泛关注,但却鲜有专门针对目标检测设计的方法.针对上述问题,本文在分析约束能量最小化（CEM）检测算法特点的基础上,提出了一种面向目标检测,基于稀疏表示的波段选择方法.该方法首先基于数据的对称KL散度分布情况,将原始高光谱数据划分为若干波段子空间.然后在各子空间内稀疏重构检测结果,利用选择波段与稀疏向量非零项的一一对应关系,通过求解最优化问题实现波段选择.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种新的基于目标检测的波段选择方法

针对现有的高光谱遥感波段选择方法应用于目标检测时效果不高的问题,提出了基于目标检测的波段选择方法两步波段选择（Two Step Band Selection,TSBS）方法。该方法首先应用典型波段选择方法对高光谱波段进行初选;然后根据波段逐一累积后不同波段组合的目标检测效果,对初选波段进行再次选择,最终得到目标检测效果更好的波段组合。该方法不仅继承了典型波段选择方法的优点,而且直接基于目标检测的效果选择波段,应用针对性强,方法简单易行。实验结果表明:TSBS方法在高光谱数据波段选择方面具有较好的普适性,能够在实现数据降维的同时,有效改善目标检测的效果。     

Hyperion高光谱影像波段选择方法比较研究

Hyperion影像的光谱分辨率高,数据体积庞大,而且相邻波段之间的相关性强,信息冗余度较高, 给数据处理与解译带来了很多问题。鉴于此,提出了通过将分段主成分分析和波段指数相结合来开展波段选择与降维研究的思想。 同时采用自适应波段选择法、波段指数法和主成分分析累计贡献率方法进行了波段选择方法的对比研究;对4种波段选择方法所得到的结 果进行了最佳波段组合、地物可分性和图像变换比较分析。实验结果表明,分段主成分分析与波段指数综合方法可以有效抑制由于全局变换造成局部重要光谱被滤除的现象 ,同时还可兼顾自适应分区后各子区间及区间内波段之间的相关性,有效降低高光谱数据的维度。由此可见,该方法的波段选择效 果优于传统的自适应波段选择方法、波段指数法以及主成分分析累计贡献率方法。     

高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测

针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,该文给出一种基于高相关性波段子集分割的模糊积分低概率目标检测融合算法。依据高光谱图像数据的波段相关性将原始高光谱数据分割为若干连续波段子集;利用非参核密度估计得到原假设下各波段子集数据RX检测器输出的概率密度函数,构造出非参隶属度映射函数;利用数据光谱维的特征值定义目标信号噪声能量比(TNER),衡量各波段子集信源检测结果的重要程度;最后,通过Sugeno模糊积分实现波段子集检测结果的决策级融合。使用可见光/近红外波段OMIS-I高光谱图像进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。     

利用背景残差数据检测高光谱图像异常

针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.     

基于改进最小噪声分离变换的异常检测算法

为了降低噪声对高光谱异常检测结果的影响以及提高异常检测率,提出了一种基于改进最小噪声分离(MNF)变换的新型高光谱异常检测算法。首先对传统的MNF变换进行改进,采用加权邻域均值法对噪声矩阵进行估计,对邻域内每一个像元给予一个特定的权值,提高背景像元在邻域矩阵中的比例,进而抑制噪声像元的比例,通过差值计算提取噪声信息,然后应用改进的MNF变换对高光谱图像进行降维去噪处理,最后,将获取的低维去噪图像利用异常检测算法进行检测,并用真实的AVIRIS数据进行了测试。结果表明,该算法有更好的降维去噪效果,提高了异常检测率。     

基于四阶累积量的波段子集高光谱图像异常检测

针对由于高光谱图像光谱和空间分布的复杂性导致核RX算法检测性能不高这一问题,提出了基于四阶累积量的波段子集非线性异常检测算法。首先先依据各相邻波段间的相关系数,将原始图像数据划分为多组波段子集;然后,利用主成分分析(PCA)构造的正交子空间对各波段子集进行背景抑制,得到图像误差数据;在此基础上,再次利用PCA提取各波段子集的特征信息,使异常目标信息集中于前面几个波段;最后,提取各子集主成分中含有最大四阶累积量值的波段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真,结果表明,本文算法检测精度高,虚警率低,性能明显优于核RX算法。     

基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测

针对协同表示的高光谱异常目标检测算法的异常点敏感问题,提出了一种基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测算法。利用扩展数学形态学的膨胀操作消除局部背景模型中可能存在的异常点,从而得到更为纯净的背景字典,能够有效地消除检测过程中异常点对检测效果的负面影响,从而提高检测精度。采用该算法对高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法具有更好的检测效果。     

基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测

针对稀疏表示理论用于高光谱图像异常目标检测存 在检测精度不高的问题,在对高光谱图像的空间特性和光谱特性充分分析基 础上,提出了基于空-谱结合的 稀疏高光谱异常目标检测算法。首先利用多尺度高斯滤波对原始高光谱图像进行滤波 处理,通过滤波减少高光谱图像 含有的噪声对异常目标的影响;对滤波之后的高光谱图像进行波段子集划分,划分依据是邻 波段间的相关系数;然后利用高 光谱图像稀疏差异指数对每个子空间进行异常目标检测;最后对检测结果进行叠加,得到最 终异常目标检测结果。采用真实 的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真验证的结果表明,本文算法检测精度高,虚警率低, 提高了稀疏表示理论用于高光谱异常目标的检测性能。     

基于联合核协同的高光谱图像异常目标检测

在目前的高光谱图像异常目标检测算法中,通常 只考虑高光谱图像的光谱特性而忽 略其空间 特性,针对这一问题,提出了基于联合核协同的稀疏差异指数的检测算法。本文算法将核协 同与稀疏差异指数表示方法相结合,分别提出了光谱核协同和空间核协同的 稀疏差异 指数表示模型,进而提出了一种联合核协同的稀疏差异指数表示模型。在模拟的 高光谱图 像数据中,讨论了双窗口设计对所提出算法的检测结果的影响;在真实的AVIRIS高光谱图像 仿真实 验中,分析了不同波段选择及主成分分析对检测结果的影响。结果表 明,所提出的算法检测精度高,虚警概 率低。     

基于光谱解译的高光谱图像奇异检测算法

奇异检测是高光谱图像的重要应用之一.针对目前研究中存在的问题,提出了一种新的基于光谱解译的奇异目标检测算法,用于高光谱图像处理.该算法利用光谱解译技术有效地实现了目标信息和复杂背景的分离,很好地抑制了背景对检测的干扰.解译后的误差数据仅包含丰富的目标信息且更好地服从高斯分布.利用主成分分析对解译误差数据进行变换,根据高阶统计量,定义局部平均奇异度来选择对于奇异检测最有效的主分量,并利用RX算子完成最终检测.为验证算法的有效性,利用真实的AVIR IS数据进行了仿真实验.结果表明该算法能够较大地改进经典RX算法的检测性能.     

基于低秩表示和学习字典的高光谱图像异常探测

提出一种基于低秩表示和学习字典的高光谱遥感图像异常探测算法.相对于其它低秩矩阵分解方法如鲁棒主成分分析,低秩表示方法更为契合高光谱图像的线性混合模型.该算法将低秩表示模型应用到高光谱图像异常探测问题上来,引入表征背景信息的学习字典,大大增强了低秩表示模型对初始参数的鲁棒性.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地提高了异常的探测率,同时对初始参数具有较好的鲁棒性,可以作为一种解决高光谱图像异常探测的有效手段.