基于稳健背景子空间的高光谱图像异常检测.pdfVIP

第 卷第 期 光 子 学 报 ３９ １２ 　 　 　 Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１２ 年 月 　　　　　　　　　　　　 ２０１０ １２ ＡＣＴＡＰＨＯＴＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０１０ 文章编号： （ ） １００４４２１３２０１０１２２２２４５ 基于稳健背景子空间的高光谱图像异常检测 蒲晓丰，雷武虎，黄涛，王迪 （电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室，合肥 ２３００３７） 摘 要：在 ＲＸ算法中，局部背景协方差矩阵估计会由于背景受到异常像元的“污染”而不能准确反 　 映背景分布，从而导致检测性能下降 针对这一问题，提出一种基于稳健背景子空间的异常检测算 ． 法 利用空间秩深度度量背景中每个样本相对于整个背景样本分布空间的位置，将“游离”于背景分 ． 布空间之外的样本看作是潜在的异常样本，并将其映射到背景分布空间之内 在此基础上，通过估 ． 计背景的协方差矩阵，利用主成分分析构造能更精确地刻画背景的子空间，在该子空间进行了基于 马氏距离的检测异常 模拟和真实数据验证了该算法的有效性 ． ． 关键词：异常检测；背景子空间；空间秩深度；映射；高光谱图像 中图分类号： 文献标识码： ： ／ ＴＰ７５１．１ Ａ 犱狅犻１０．３７８８ ｚｘ２２２４ 　　　　　　 　　　　 ｇ ０ 引言 １ 犚犡算法 　 　 高光谱图像的异常检测是在缺少背景先验知识 ＲＸ算法是建立在多元正态分布的基础上，整 的前提下检测出图像中与背景存在光谱差异的小目 幅图像中的数据是看作是多个多元正态分布的组 ［］ １ 标 由 和 提出的 算法 得到广泛 合，而局部区域内的数据可以用一个多元正态分布 ． Ｒｅｅｄ ＸｉａｏＹｕ ＲＸ 应用，并成为了高光谱图像异常检测的基准算法 它 近似 该算法假定异常目标光谱和背景的协方差未 ． ． 基于背景服从局部多元正态分布，通过估计局部区 知，以检测像元为中心，确定两个同心嵌套的局部检 域中背景的协方差矩阵计算异常和背景的马氏距离 测窗口，假设背景分布于外窗口，计算检测像元和背 来检测异常 但是，在实际应用过程中，局部区域中 ． 景的马氏距离检测异常为 常常会包含有少量异常像元，使得对异常比较敏感 ∧ Ｔ －１ ∧ （） （ ） （ ）