基于非线性空间的高光谱异常检测算法研究

作     者：牛肖雪 

作者单位：西安电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周慧鑫

授予年度：2014年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：高光谱 降维 异常检测 图像融合 

摘      要：高光谱图像是一种可以客观地描述场景空间图像信息和光谱信息的新型数据。随着科学技术的发展与进步，高光谱图像的分辨率，通常是指图像的空间分辨率以及光谱分辨率，逐渐得到了提高，这样就为高光谱图像的端元提取及目标检测等实际应用创造了有利的条件。高光谱异常检测是一种不需要目标先验信息，找出像素点，其光谱特性与四周的光谱特性差距较大的高光谱图像数据的图像处理技术。异常检测具有不要求已知任何先验信息的优点，具有较高的实际使用价值，是目前在高光谱图像处理中一项较热门的研究内容。 本文将高光谱异常检测理论与图像融合理论相结合，研究了一种基于非线性空间的高光谱异常检测算法。首先针对高光谱图像具有冗余性等特点，对其进行降维处理;然后对降维处理后的图像分别进行了RX异常检测、核RX异常检测、核主成分分析异常检测;由于RX异常检测算法针对高光谱图像的低维空间，核RX异常检测和核主成分分析异常检测针对图像的高维特征空间，依据图像融合原理，将特征空间检测结果与低维空间检测结果进行融合，得到融合后的检测结果。仿真实验结果表明了：该算法在检测性能方面得到了提升，提高了检测概率。