基于稀疏與低秩先驗特性的高光譜圖像異常檢測算法研究基于稀疏與低秩先驗特性的高光譜圖像異常檢測算法研究

摘要：高光譜圖像異常檢測作為一種重要的遙感應(yīng)用技術(shù)，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害評估等領(lǐng)域。本文針對高光譜圖像異常檢測問題，提出了一種基于稀疏與低秩先驗特性的算法。首先，對高光譜圖像進(jìn)行字典學(xué)習(xí)，構(gòu)建原子集合；然后，通過稀疏表示方法對圖像進(jìn)行重構(gòu)。在重構(gòu)過程中，引入低秩約束，以降低噪聲對重構(gòu)結(jié)果的影響。實驗結(jié)果表明，所提出的算法在異常檢測性能上超過了傳統(tǒng)的方法。

關(guān)鍵詞：高光譜圖像；異常檢測；稀疏表示；字典學(xué)習(xí)；低秩約束

1.引言

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，高光譜遙感圖像成為一種重要的遙感數(shù)據(jù)來源。高光譜圖像具有高維度、大量波段等特點，對于異常目標(biāo)的檢測和識別有著巨大的潛力。異常目標(biāo)的檢測在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害評估等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。然而，由于傳感器噪聲、光照變化等因素的存在，使得高光譜圖像中包含大量噪聲，從而影響異常目標(biāo)的檢測和識別。

2.相關(guān)工作

2.1高光譜圖像異常檢測方法

針對高光譜圖像異常檢測問題，已經(jīng)提出了多種方法。傳統(tǒng)的方法包括像元相似度、統(tǒng)計方法、異常度評估等。這些方法較為簡單直觀，但其異常目標(biāo)的檢測精度和魯棒性有待提升。

2.2稀疏表示方法

稀疏表示方法是一種常用的信號處理技術(shù)，利用稀疏表示的能力從噪聲污染的信號中恢復(fù)出原始信號。稀疏表示方法為高光譜圖像異常檢測提供了一種新思路。

2.3低秩約束方法

低秩約束方法通過對圖像矩陣進(jìn)行低秩分解，可以提取出圖像的共享結(jié)構(gòu)信息。在圖像處理領(lǐng)域中，低秩約束方法經(jīng)常被應(yīng)用于圖像去噪、圖像恢復(fù)等問題。

3.方法

3.1字典學(xué)習(xí)

字典學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)原子集合。在本研究中，通過字典學(xué)習(xí)構(gòu)建了高光譜圖像的原子集合。通過最小化高光譜圖像的稀疏表示誤差，得到了優(yōu)化后的字典。

3.2稀疏表示與重構(gòu)

利用優(yōu)化后的字典，對高光譜圖像進(jìn)行稀疏表示和重構(gòu)。稀疏表示利用高光譜圖像的稀疏性質(zhì)，將圖像表示為原子的線性組合。通過最小化重構(gòu)誤差，得到了稀疏表示和重構(gòu)后的圖像。

3.3低秩約束

為了降低噪聲對重構(gòu)結(jié)果的影響，引入低秩約束。通過對圖像矩陣進(jìn)行低秩分解，可以提取出圖像的共享結(jié)構(gòu)信息。低秩約束可以有效地去除噪聲和冗余信息，提高異常目標(biāo)的檢測性能。

4.實驗結(jié)果與分析

本文采用了多個公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗驗證，與傳統(tǒng)的方法進(jìn)行了對比。實驗結(jié)果表明，所提出的算法在異常目標(biāo)的檢測性能上超過了傳統(tǒng)的方法。同時，所提出的算法對于高光譜圖像中的噪聲具有一定的魯棒性。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于稀疏與低秩先驗特性的高光譜圖像異常檢測算法。通過字典學(xué)習(xí)、稀疏表示和低秩約束等步驟，實現(xiàn)了對高光譜圖像中異常目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測。實驗結(jié)果表明，所提出的算法在高光譜圖像異常檢測方面具有較好的性能。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化算法的效率和精度，以適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場景。

綜上所述，本文提出了一種基于稀疏與低秩先驗特性的高光譜圖像異常檢測算法。通過字典學(xué)習(xí)、稀疏表示和低秩約束等步驟，實現(xiàn)了對高光譜圖像中異常目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測。實驗結(jié)果表明，所提出的算法在高光譜圖像異常檢測方面具有較好的性能。相比傳統(tǒng)方法，該算法在異常目標(biāo)的檢測性能上有明顯的提升，并且對高光譜圖像中的噪聲具有一定的魯棒性。然而，本文的算法仍然有一些