联合空间预处理与双边滤波的稀疏RX高光谱异常检测
Joint spatial preprocessing and bilateral filtering of sparsity RX anomaly detection for hyperspectral imagery作者机构:大庆师范学院机电工程学院黑龙江大庆163712 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001
出 版 物:《哈尔滨工程大学学报》 (Journal of Harbin Engineering University)
年 卷 期:2019年第40卷第4期
页 面:851-857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]
基 金:国家自然科学基金项目(61571145) 教育部产教联合基金项目(2017B00001)
主 题:高光谱遥感图像 异常检测 稀疏表示 空间预处理 双边滤波 背景数据 高斯滤波 核函数
摘 要:针对RX异常目标检测算法对高光谱图像异常目标检测精度低和虚警率高的问题,本文提出一种充分利用高光谱图像的空间信息和光谱信息,并联合高光谱图像自身存在的稀疏特性,对经典RX异常检测算法进行改进,得到一种稀疏RX异常目标检测算法。通过利用空间预处理方法抑制背景数据信息,使异常目标点突出,然后利用双边滤波方法再次对高光谱图像进行滤波处理,滤除噪声干扰对高光谱图像的影响;在此基础上,利用稀疏表示理论,计算高光谱图像的稀疏差异指数,再利用稀疏差异指数重构一个高光谱图像数据向量,最后利用RX方法进行异常目标检测,得到异常目标检测结果。利用高光谱图像进行仿真验证,能够得到算法的检测精度高、虚警率低和鲁棒性好。