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。     

核加权RX高光谱图像异常检测算法

提出了一种新的基于混合核函数的加权RX算法,用于高光谱图像异常检测.在将原始高光谱数据非线性映射到高维特征空间以挖掘高光谱图像波段间蕴含的非线性信息后,自适应地赋予特征空间RX算子中采样协方差矩阵各光谱向量相应的权值.权值的大小与光谱向量到质心的距离成反比,从而削减了协方差矩阵中异常数据比重,使加权协方差矩阵更好地表征背景数据分布.最后利用核函数性质将高维特征空间的内积运算转化为低维输入空间的核函数计算,并根据高光谱数据特点线性组合新型光谱核函数和径向基核函数以改善算法性能.为验证算法的有效性,利用真实的高光谱数据进行了仿真实验,结果表明该算法优于特征空间的RX算法,能检测到更多的异常目标.     

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Fukunaga-Koontz变换的高光谱图像异常检测

高光谱图像异常检测算法通常是基于数据变换,在新的特征空间中进行的.针对WDEST算法没有使得异常目标和背景在新的特征空间中有较好的分离,提出了一种基于Fukunaga-Koontz(FKT)变换的高光谱图像异常检测算法.该算法利用FKT对高光谱图像局部窗口中数据进行变换,使得在新的特征空间中异常目标和背景有相同的特征向量和互补的特征值,较之WDEST算法得到了更好的分离,在有效提高检测概率的同时降低了虚警概率;经与RX算法比较表明,该算法对于较大异常有更好的适应性,并用真实数据进行实验证明了算法的有效性.     

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.     

量测重构线性混合模型高光谱图像目标检测

针对高光谱图像中无背景和目标先验信息情况下的目标检测问题,给出了一种基于量测重构光谱混合模型的目标检测算法.通过构造投影算子削弱背景干扰,提高自动搜索目标光谱特征的准确性;对光谱空间进行估计后,构造量测重构光谱混合模型;以此量测重构混合光谱模型为基础,使用投影抑制背景并提高信噪比以改善检测效果.同时给出了目标信号与局部杂乱背景之间的均方根误差SLCR及目标信号峰值与局部杂乱背景均值的比例PSLCMR两个检测评价指标的定义.利用可见光/近红外波段高光谱图像进行了实验,实验结果和理论分析表明了算法的有效性.     

利用NSCT分解的高光谱异常检测

针对因背景复杂而导致高光谱异常检测效果降低的问题,提出了一种基于背景抑制的异常检测方法。首先对高光谱图像进行NSCT分解,得到各个波段的低频图像,然后对图像的低频信息做差,得到背景残差图像,对背景残差图像在做突出目标信息处理,最后使用KRX算法对处理后图像异常检测,并与其他方法进行比较,证明本文方法的有效性。     

基于分类非线性预测的高光谱图像无损压缩

高光谱数据的有效压缩成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题.提出了一种基于分类非线性预测的高光谱图像无损压缩算法.针对不同频谱波段间相关性不同的特点,根据相邻波段相关性大小进行波段分组.为提高谱间预测性能,对各组波段进行最优排序.采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,并利用k-means算法对降维后波段的谱向矢量进行分类.在参考波段和预测波段中选取具有相同空间位置的上下文结构,在分类结果的基础上,对当前波段进行谱间非线性预测.参考波段采用JPEG-LS标准进行压缩,预测残差进行Golomb-Rice编码.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率.     

基于显著性及主成分分析的红外小目标检测

将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效.     

高光谱图像Pareto优化稀疏解混

高光谱解混是学术界的一个难题,稀疏高光谱解混指的是利用已知光谱库进行解混,旨在从先验光谱库中找到一些可以表征图像的数个纯光谱向量作为高光谱图像的端元,并利用这些端元求解相应的端元丰度,这是一个NP难的组合优化问题。目前多通过将L0范数凸松弛为L1范数进行稀疏解混,但该方法得到的仅仅是近似解。文中提出了一种基于Pareto优化的稀疏解混算法（ParetoSU）,将稀疏解混问题转化为一个两目标优化问题,其中一个优化目标是建模误差,另一个目标是端元稀疏度。ParetoSU直接解决稀疏解混中的组合优化问题,不需要对L0范数进行近似。最后利用仿真数据验证了该解混算法的有效性。     

一种新型光谱解混模型的构建与求解

光谱解混是高光谱图像处理的重要技术之一。传统线性光谱混合模型（LSMM）解混方法采用迭代求解方式,由于其中含有非负和归一化约束条件,复杂度较高。为此,首先通过参量替换去除非负和归一化约束条件,使得光谱解混的过程成为以最小均方误差为适应度函数的极值寻优问题;进而,应用田口（Taguchi）优化算法进行迭代寻优,并利用高光...     

Improved estimation of fraction images using partial imagerestoration

It is noted that mixed pixels are unavoidable in remote sensing imagery, but signature mixing models can be effective in improving the usefulness of the image data. Unmixing error caused by sensor system point spread function (PSF) degradation is studied, and the application of image restoration before spectral unmixing to improve the unmixing results is investigated. It is shown that the characteristics of the problem makes the design of a restoration filter differ from that for visual enhancement. Simulation results show that, depending on the scene complexity, unmixing error can be reduced by up to 72% using the proposed restoration scheme. It is concluded that image restoration is useful in increasing the accuracy of spectral unmixing     

基于分层的多端元光谱解混算法

高光谱图像中,单一端元光谱很难准确刻画一个类别,导致解混结果不准确。针对经典多端元光谱解混(MESMA)算法存在计算量大、端元预选繁琐等缺点,提出基于分层的MESMA(HMESMA)算法,第1层确定像元包含地物类别,第2层在第1层的基础上再分层确定像元包含最优端元个数。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明了本文算法比固定端元解混效果好,平均丰度误差最高降低了2.65%,与经典的MESMA算法精度相当,但大大降低了计算量,提高了计算效率。     

Quantitative Mineral Assessment of Apatite, Calcite/Dolomite, and Phlogopite Powder Mixtures by Using VSWIR Reflectance

Quantitative assessment of mineral powders made from mono/two-mineral blocks sampled from the Siilinjarvi apatite ore deposit is the target of this paper. The blocks were composed of apatite, calcite/dolomite, and phlogopite. The blocks were powdered and mixed into a set of 21 well-documented mixtures. Their visible to short-wave infrared (VSWIR) reflectance spectra were recorded by using the FieldSpecFR Spectrometer. Linear unconstrained unmixing of the spectra resulted in highly biased estimates in spite of the fact that the mean absolute residual error of the unmixing was very small. The bias, which is actually induced by camouflage between mineral classes, could approximately be removed by a polynomial function. This resulted in unbiased estimates for apatite calcite/dolomite and phlogopite. Best results were obtained when the wavelengths were limited to the SWIR area only. This two-part procedure consisting of the linear unmixing and the camouflage correction gives one more aspect to subpixel classification. Training data are given not only for the classes but also for their interaction. In this paper, the mean absolute residual error of the estimated volumetric fractions of apatite, calcite/dolomite, and phlogopite from the spectra was 1.32%, which is smaller than the result in the previous VSWIR studies concerning the assessment of mineral powders. This reflectance method offers a very quick tool for several mineral-related applications.     

基于自适应局部邻域加权约束的非负矩阵分解方法及其在高光谱解混中的应用

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点.但是如何有效地利用高光谱的空间和光谱信息仍然是一个难点,尤其在确定局部邻域时,往往会遇到结构固定等问题.针对以上问题,提出了一种基于自适应局部邻域加权约束的非负矩阵分解算法.算法根据丰度的数据...     

基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法

在高阶非线性混合模型的基础上,提出一种多目标高光谱图像解混算法,解决传统方法受高光谱数据异常值影响而解混精度不高的问题。该算法以重构误差与光谱角分布为目标函数建立优化模型,并同时优化两目标函数以减少数据异常值对模型求解的影响,使解混结果在两个评价指标上得到提升;最后采用差分搜索算法求解多目标优化模型,解决梯度类优化方法易陷入局部极值的问题,从而进一步提升解混精度。实验结果表明,文中算法与传统高光谱解混算法相比,具有更精确的端元丰度估计结果和更高的解混精度。