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随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。 相似文献
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提出了一种利用独立成分分析(ICA)正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测方法。该方法从影像像元集合的独立成分入手,通过一种光谱相似性测度加权,赋予每个像素合适的权值,从而有效地解决从原始影像中无法正确提取背景数据而造成的虚警概率高的问题。实验结果表明,相比于经典的CEM方法,在相同的探测概率下,该方法能降低1.97%的虚警概率;与相关目标探测算法相比,所提出的算法具有较好的目标探测效果。 相似文献
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高光谱图像异常目标检测算法研究与进展 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱图像是一种新型的具有"图谱合一"特性的遥感图像,其连续的光谱曲线可更好地表达地表物质间的细微差异,在地表物质的分类、解混和目标探测等方面得到了广泛应用。随着高光谱遥感技术的深入发展,对不需要先验信息的异常目标检测的研究成为最活跃的方向之一,许多研究者提出了具有较好效果的异常检测算法。基于对国内外已有算法的综合归纳和分析,系统地论述了高光谱异常检测的研究现状和最新进展。阐述了高光谱异常目标检测的实质和基本理论;从算法思想、关键技术和优缺点等方面重点分析总结了较有代表性的异常目标检测算法,并对其进行了概括和阐述;最后对异常检测算法的未来研究方向进行了展望,力图为高光谱异常目标检测算法研究找到新的突破点。 相似文献
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关于多光谱和高光谱影像的纹理问题 总被引:5,自引:5,他引:5
舒宁 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(4):292-295
提出了一种新的纹理概念,指出纹理是地物目标光谱空间到二维投影空间的映射模式,以表述多波段影像或高光谱影像的纹理,并蕴含了单波段或黑白影像纹理概念。同时,提出了实现空间映射的几种编码方式,即基于光谱相似性分析的编码、基于光谱空间密度分析的编码、以影像主成份分析为基础的编码、空间相关性的编码等五种方法。 相似文献
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自动编码器(autoencoder, AE)是一种典型的生成模型。由于它具有简单的学习过程、良好的收敛能力和无监督的特性而得到了广泛的应用。AE的目标函数仅是输入输出之间的重构误差。为了提高其性能,提出了对抗性自动编码器(adversarial autoencoder, AAE),可以为原始的AE网络提供变分推理输出。本文回顾有关无监督和半监督的AAE模型在高光谱异常检测(hyperspectral anomaly detection, HAD)中的应用。除了在隐层空间中使用对抗性学习外,还可以通过在编码器的输入和解码器的输出之间添加对抗性学习来提高AAE的性能;通过这种方式,改进后的AAE网络可以更专注于学习数据分布而不仅是点对点的数值重建。试验结果表明,利用这些深度学习模型完成HAD任务的想法超越了传统HAD方法的概念,显著提高了检测性能。 相似文献
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提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。 相似文献
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运用基于波段间相关性的高光谱影像波段选取方法进行波段的预选取,采用投影寻踪的方法在动力演化算法的基础上寻找最佳投影方向,将高维数据投影至低维数据空间,在各投影分量图像上采用零点检测阈值化的方法进行异常目标的提取。实验结果表明了基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的有效性。 相似文献
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遥感探测到的小目标信号一般是弱信号,利用传统的高光谱异常变化检测方法直接抑制背景来突出异常变化目标,往往导致小目标弱信号同时被抑制,造成目标探测率低、虚警率高。基于独立成分分析方法,研究了弱信号小目标的高光谱变化检测模型,该模型首先通过投影寻踪将异常变化影像投影到独立成分,突出异常变化目标,然后再抑制背景,从而达到异常变化目标和背景的有效分离。该模型可以有效降低虚警率,提高探测率。利用模拟数据和真实数据进行了精度验证,结果表明,利用模拟数据得到的探测精度为99%,利用真实数据得到的检测精度为86%,与传统异常变化检测算法相比,精度最高提高了9%。本文研究方法适用于弱信号小目标的高光谱异常变化检测。 相似文献
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This letter describes the extension of signal subspace processing (SSP) to the arena of anomaly detection. In particular, we develop an SSP-based, local anomaly detector that exploits the rich information available in the multiple bands of a hyperspectral (HS) image. This SSP approach is based on signal processing considerations, and its entire formulation reduces to a straightforward (and intuitively pleasing) geometric and algebraic development. We extend the basic SSP concepts to the HS anomaly detection problem, develop an SSP HS anomaly detector, and evaluate this algorithm using multiple HS data files. 相似文献
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传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探测方法,改进异常矩阵为列稀疏条件来解决上述问题。该方法分解高光谱影像2维矩阵为低秩背景矩阵,列稀疏异常矩阵和噪声矩阵,松弛目标方程为凸优化问题,并采用非精确增强拉格朗日乘子算法来求解得到列稀疏异常矩阵的最优估计。最后,对稀疏异常矩阵中所有列的L2范数值进行阈值分割来探测得到异常像元。利用两个高光谱影像数据集,对比5种主流的异常探测方法来验证提出方法的有效性。实验结果表明,列式鲁棒主成分分析方法优于包括传统鲁棒主成分分析模型在内的5种异常探测方法,且计算效率适中。 相似文献
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Recently, some tensor decomposition-based algorithms are proposed and performed well for hyperspectral anomaly detection (AD). This paper proposes a tensor decomposition-based local Mahalanobis-distance (Tensor-LMD) method for hyperspectral AD. First, a three-order tensor is employed to represent hyperspectral data-set and the Tucker decomposition technology is used to decompose such tensor into a core tensor and three factor matrices. Then, the minor PCs are used to eliminate anomaly and noise information along each mode and the more pure background data-set is obtained. Finally, the sliding dual-window strategy is used for both the background data-set and the original hyperspectral data-set, and the local Mahalanobis-distance detector is employed for the final results. The experimental results demonstrate that the proposed Tensor-LMD can achieve a better performance when compared with the comparison algorithms. 相似文献
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随机森林是一种新兴的、高度灵活的机器学习算法,在预测和分类方面有着良好的稳定性,且算法性能要优于许多单预测器。鉴于此,本文提出了随机森林的遥感影像变化检测算法,利用熵率法对遥感影像进行超像素分割,获取最优分割结果;构建了基于随机森林的遥感影像变化检测模型,以所提取的Gabor特征和光谱特征作为模型输入进行训练和预测,并将有决策树的投票作为最终的变化检测结果。试验结果表明,本文所构建的随机森林变化检测模型在漏检率和虚检率上明显低于其他算法,且总体正确率高,在算法时间上也明显优于其他算法。 相似文献