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.     

高光谱异常检测中背景抑制方法研究

针对高光谱图像复杂背景导致异常检测效果下降 的问题,提出了一种新的异常检 测方法。首先使用小波分解将原始高光谱图像分解成高频信息图像和低频信息图像,使用主 成分分析(PCA)方法抑制高光谱原始图像的背景信息;然后将背景抑制后图像和高频信息图 像融合,得到处理后图像;最后使用Kerner-Reed-Xiaoli(KRX)算法进行异常检测,并 仿真证明了本文方法在提高异常检测效果和效率方面的有效性。     

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.     

高光谱图像异常目标检测算法研究进展

高光谱图像在国防军事和民用领域都有大量的应用,特别是异常目标检测不需要任何先验信息,使其成为高光谱图像处理和信息提取的关键技术和研究热点之一.通过系统的梳理、分析和研究,对现有的异常目标检测算法进行了深入的归纳和总结,并对高光谱图像异常目标检测涉及到的关键问题、未来的技术发展方向(如稀疏表示、张量分解和深度学习等)以及...     

基于端元提取的高光谱异常目标检测

针对高光谱图像混合像元影响异常检测效果的问题,提出了一种基于端元提取的异常检测算法。该算法采用小波分解,将原始高光谱图像分解为高频信息图像和低频信息图像,舍弃低频信息图像,只利用高频信息图像,从而抑制了背景,突出了目标;然后使用正交子空间投影（OSP）方法提取图像的端元光谱;最后根据提取的端元光谱,采用光谱角匹配（SAM）技术完成高光谱图像的异常检测。为了验证本文方法的有效性,利用 AVIRIS 高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。与其他算法相比,结果表明,本文算法的检测性能明显优于传统算法,既降低了虚警率,又大大缩短了计算时间,适用于实时的高光谱图像异常目标检测。     

采用多分辨率分解的高光谱图像异常检测

针对异常检测中背景杂波的干扰问题,提出了一种基于多分辨率分解的异常检测方法.首先对高光谱图像进行分解,将其划分为不同频率的子块;其次,构造核函数来抑制背景杂波;最后将检测算子应用于处理后的子块,重构图像,检测出异常目标.由于图像被分解到不同频带,子块中包含的背景信息大大减少,此时对子块进行检测,很好地削弱了背景杂波对搜...     

基于背景残差数据的高光谱图像异常检测算法

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.     

高光谱图像异常检测算法研究进展

异常检测算法不需要利用光谱的先验知识,而能直接检测出与周围景物光谱存在明显差异的光谱信号所在位置,是高光谱遥感应用领域一个重要研究方向,在民用和军事上都有重要的理论价值和应用前景。深入分析了目前主要的异常检测算法,并对各算法的优、缺点分别进行了评述。最后,指出了此领域今后的研究方向。     

基于带参考信号独立分量分析的高光谱图像目标探测

提出了一种用于高光谱图像目标探测的预处理方法,目的是提高目标光谱的准确性,进而提高有监督目标探测算法的精度.该方法将实验室或野外获取的目标光谱作为参考信号,利用带参考信号的独立分量分析方法,从图像中提取出与参考信号相关性最大的独立分量作为新的目标光谱.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的方法能较大提高目标光谱的准确性,从而较大提高目标探测算法的精度.     

基于独立分量分析的高光谱遥感图像混合像元盲分解

传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负约束与丰度和为一约束,改变了传统的独立性假设.同时,为了更好地适用于遥感数据分析,还提出了一种自适应...     

顶点成分分析法应用于高光谱图像端元提取

高光谱图像既可以获取地面物体的空间位置信息,又能够提供任意像元对应的地面物体的光谱特征曲线,具有极强的地物分类和识别能力.利用线性混合模型对高光谱图像的光谱混合特性进行描述,并采用顶点成分分析法进行端元提取,为高光谱图像的混合像元分解和分类提供依据;以合成和真实高光谱数据作为实验数据,以均方根特征角误差作为评价指标,研...     

基于三维纹理分割的高光谱图像异常检测

一幅复杂背景的高光谱图像可以看成是由不同纹理组合而成,纹理的统计特性可以近似用高斯分布来描述。采用纹理分割实现复杂背景的分解,从而突破异常大小和形状的限制。采用三维高斯马尔科夫场来描述高光谱图像背景的分布特性,利用最大似然估计得出模型参数,以此参数为特征进行纹理分割,在各纹理上计算像素的统计特性,进行异常检测。     

基于直方图散度和小波分解的图像配准算法

针对基于互信息的图像配准方法运行时间长、抗噪声差的问题,提出了一种基于新的相似性测度的图像配准算法,在分析两幅图像的联合直方图点集分布情况的基础上,定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测度.为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用遗传算法与Powell算法相结合的方法来优化参数.实验证明,相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优.     

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。     

An efficient method of P2P traffic identification based on wavelet packet decomposition and kernel principal component analysis

Peer‐to‐peer (P2P) traffic identification is currently an important challenge to network management and measurement. Many approaches based on statistics have been proposed to identify P2P traffic. However, flow features extracted by traditional methods are rough and one‐sided, which might lead to inaccuracy identification of network traffic. Besides, P2P traffic has too many statistical features, which is a challenge to the time complexity and space complexity of the classifier. This work focuses on the study of flow features. First, micro features of flow signals are extracted based on wavelet packet decomposition, and we combine them with the traditional features into combination features. The experimental results show that combination features have better performance than traditional features for P2P traffic identification, and 16 kinds of wavelet functions were tested to find the best one. Second, a feature reduction algorithm based on improved kernel principal component analysis is provided. The results show that the feature reduction algorithm proposed in this paper plays good performance to P2P traffic identification, because it could greatly reduced the number of features while having no affection on identification accuracy. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

小波分解和重构的光学可变图像融合研究

针对传统光学可变图像融合方法存在的融合效果差、噪声干扰严重等问题,提出小波分解和重构的光学可变图像融合方法.分析光学可变图像在不同区域的融合原理,获取光学可变图像的特征;采用小波变化的方法,对光学可变图像进行多尺度分解,提取不同频率的小波系数;采用小波阈值降噪方式,对光学可变图像进行降噪处理;通过融合准则选取融合子图像...     

利用独立成分分析的高光谱图像波段选择方法

提出一种适合目标探测的基于独立成分分析(ICA)的高光谱图像波段选择方法。首先进行"虚拟维"(VD)估计以确定重要独立成分个数,同时对FastICA生成的独立成分排序,选择排序靠前的几个独立成分作为重要独立成分;再根据波段对重要独立成分的平均贡献量对波段排序;最后使用光谱相似性度量去除排序后的冗余波段,保证了最终波段子集含有较多的目标信息。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标探测实验,结果表明,文中方法优于另外两种基于二阶统计特性的波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的12%和3%,目标探测算子自适应余弦估计(ACE)和自适应匹配滤波(AMF)其上的探测率较全波段分别提高了30%和15%。