基于协峭度张量的高光谱图像异常检测

作     者：孟令博 耿修瑞 MENG Lingbo;GENG Xiurui

作者机构：中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2019年第41卷第1期

页      面：150-155页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

主　　题：高光谱图像 异常检测 高阶统计 协峭度张量 

摘      要：高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何自动确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用的RXD异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征,可以直接给出异常点的分布情况,算法复杂度低,但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性,但需要反复迭代提取异常成分后,再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法,该算法不需要事先提取异常成分,可以直接对观测像元进行逐一检测,从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率,从而提高异常检测精度。