基于低秩全变差正则化的高光谱异常检测方法

发布时间：2023-02-07 07:50

　　高光谱遥感技术为探索地物提供了丰富的信息,为异常检测提供了更优质的数据源。但是在先验信息未知的情况下,进行异常检测仍是一项非常具有挑战性的工作。针对该问题,提出一种基于低秩和全变差正则化约束的高光谱数据异常检测方法。首先,对高光谱图像进行线性和非线性解混,得到两组丰度图像,将丰度图像与原高光谱图像进行融合。其次,根据背景区域在融合数据中的特征构建图像背景的字典,并建立图像的低秩表示模型。然后,由背景和异常目标各自特点,建立异常检测正则化模型。最后,对模型进行优化求解,得到异常检测结果。在真实高光谱数据中进行实验,实验结果表明该方法可获得较优的高光谱异常检测性能。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1引言
2基于低秩表示的异常检测
3本文方法
    3.1解混
    3.2构建字典
    3.3建模与优化
    3.4算法步骤
4实验结果与分析
    4.1实验数据
    4.2参数分析
    4.3对比分析
5结论



本文编号：3736693