基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的高光谱图像异常目标检测

为了抑制高光谱图像(HSI)混合像元和噪声在复杂背景中对异常目标检测的干扰,充分提取和利用HSI的光谱特征和空间特征,提出了一种基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的HSI异常目标检测算法.首先,对原始HSI进行最优分数阶傅里叶变换.然后,采用连续最大角凸锥算法对变换后的HSI进行端元提取,得到端元和相应的丰度矩阵,并通过行约束的低秩稀疏矩阵分解方法将丰度矩阵分解为具有低秩特性的背景分量和具有稀疏特性的异常分量.最后,构建背景协方差矩阵,通过马氏距离检测异常目标.实验结果表明,本算法在HSI异常目标检测中具有很好的检测性能.     

基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法研究进展

红外探测系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强等特点,广泛应用于军事和民用领域,红外弱小目标的检测是红外探测系统中的重要组成部分,已成为了当前的研究热点。近年来,学者们在基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法研究方面取得了丰硕的成果,为此,重点阐述了基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的研究现状和研究进展。从背景分量约束、目标分量约束和联合时域信息约束等3个方面详细地综述了基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法。首先把背景分量约束划分为块图像的低秩约束、张量的低秩约束和全变分约束,其次从目标的稀疏性表示和融合局部先验的目标分量加权策略两方面分析了目标分量的约束,然后分析了联合时域信息约束,将典型的基于低秩稀疏分解的检测算法和单帧检测算法进行了性能对比,最后讨论了该领域下一步的研究方向。     

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.     

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。     

基于超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混

为了克服经典协同稀疏解混算法的不足以及全变差正则项引起的边缘模糊问题,同时考虑到稀疏性和空间信息对解混精度提高的重要性,采用结合超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混算法,进行了理论分析和实验验证.该算法对高光谱图像进行超像素分割,并对每个超像素施加协同稀疏性约束.此外使用低秩正则项代替传统的全变差正则项来利用空间信息,选取...     

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.     

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。     

高光谱图像目标检测研究进展

 高光谱图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景,是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题.文章从高光谱成像的特性及发展入手,对高光谱图像目标检测的潜在典型应用、国内外相关实验及系统进行了总结;综述了算法理论现状;详细分析了高光谱图像目标检测的研究难点及未来发展趋势.     

基于决策级融合的RX高光谱影像异常检测算法

对高光谱影像的RX异常检测算法进行了研究。针对RX算法中对高维数据局部背景协方差矩阵估计存在较大误差的局限性,提出一种基于决策级融合的RX算子高光谱影像异常目标检测算法。首先,对同一场景下的可见近红外数据和短波红外数据分别运用经典的RX算子进行异常检测,得到初步异常检测的目标判决。在此基础上,利用传感器获取信息的冗余性和互补性特性,结合基于规则的决策级融合方法,得到最终的RX异常检测判决结果。在实测高光谱数据上进行了实验仿真,验证了本算法的有效性。     

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.     

联合低秩与稀疏先验的高光谱图像压缩感知重建

本文建立了一种新的高光谱图像压缩感知重建模型,编码端采用块对角的Noiselet测量矩阵对每一谱带进行独立采样,解码端首先建立高光谱图像低秩稀疏表示模型,分解为低秩与稀疏成分,并对低秩成分在空间维进行稀疏分解,进而构建联合谱间低秩性先验与谱内空间稀疏性先验的凸优化重建模型,并提出模型求解的增广拉格朗日乘子迭代算法,通过引入辅助变量与线性化技巧,使得每一子问题均存在解析解,降低了模型求解的复杂度。实验结果验证了本文模型及其算法的有效性。     

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。     

基于稀疏表达残差的自然场景运动目标检测

本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法,在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上,采用视频前n帧初始化稀疏表达字典;利用字典对后续视频帧进行重构,提取每帧的重构残差;结合基于光照强度的全局阈值矩阵,将残差图像二值化,提取图像前景;利用前景区域和边缘点关系剔除ghost区域;采用增量PCA(Principal Component Analysis)算法和保守更新的思想对背景模型进行更新.在changedetection.net提供的shadow数据集上实验表明,采用全局更新和残差计算的方法,可以有效的解决由于自然场景光线变化导致的阴影变化,并且对自然场景中背景的小幅度抖动和相机抖动等问题也具有一定的抵抗能力.     

联合表示求解二元假设模型的高光谱目标检测

针对稀疏表示目标检测理论中稀疏度难以确定的问题,本文将联合表示应用于目标检测,提出了一种新颖的目标检测算法,并给出了该算法的非线性形式.其核心思想是：背景像元的光谱能够被其周围背景像元的光谱（背景字典）线性表示,而目标像元的光谱只能被其周围背景像元的光谱和目标先验光谱（联合字典）线性表示.该算法首先用背景字典和联合字典分别对待检测像元进行联合表示,然后比较两次联合表示的重构误差确定像元类别.通过真实的高光谱图像进行验证,结果表明,与其它目标检测算法相比,该算法具有较好的检测性能.