基于密度背景纯化的高光谱异常检测算法

发布时间：2017-06-09 04:01

  本文关键词：基于密度背景纯化的高光谱异常检测算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在高光谱图像异常检测中,背景存在异常像元会造成背景统计信息失真,这将导致检测结果具有较高的虚警率。针对此问题,本文提出了一种基于密度背景纯化的异常检测算法。首先计算背景中每个像元的密度;然后根据高光谱图像中背景密度远大于异常密度的特性,利用最大类间方差法将异常从背景中分离;最后,将纯化后的背景用于统计信息的估计,通过RX检测算法(Reed-Xiaoli detector,RXD)对高光谱图像进行检测。为验证算法的有效性,利用两组真实的高光谱数据进行仿真实验。实验结果表明与RXD比,所提算法在两组数据下的曲线下面积值分别提高了0.024 6和0.008 6。与当前的异常检测算法相比:所提算法有较好的接收机工作特性曲线。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 高光谱图像 遥感 异常检测 密度 纯化 RX检测算法 最大类间方差法 接收机工作特性
【基金】：国家自然科学基金项目(61571145;61601135) 黑龙江省自然科学基金项目(ZD201216) 哈尔滨市优秀学科带头人基金项目(RC2013XK0 09003) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(GK2080260139)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160928.0936.038.html高光谱图像是一种图谱合一的新型遥感数据,具有很高的光谱分辨率。借助其丰富的光谱信息,可以通过目标检测或异常检测算法识别高光谱图像中的低概率地物。异常检测在目标先验知识未知的情况下,

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 谌德荣;宫久路;陈乾;曹旭平;;基于样本分割的快速高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法[J];兵工学报;2008年09期

2 蒲晓丰;雷武虎;张林虎;蒋奇材;;基于Fukunaga-Koontz变换的高光谱图像异常检测[J];红外技术;2010年04期

3 成宝芝;郭宗光;;高光谱图像波段间相关特性研究[J];大庆师范学院学报;2013年06期

4 杨龙;易宏杰;李因彦;;遥感高光谱图像赤潮识别[J];传感器世界;2007年05期

5 汪倩;陶鹏;;结合空间信息的高光谱图像快速分类方法[J];微计算机信息;2010年21期

6 王立国;孙杰;肖倩;;结合空-谱信息的高光谱图像分类方法[J];黑龙江大学自然科学学报;2010年06期

7 冯朝丽;朱启兵;朱晓;黄敏;;基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别[J];江南大学学报(自然科学版);2012年02期

8 付欢;龙海南;韩晓霞;;基于冗余字典的高光谱图像的稀疏分解[J];河北软件职业技术学院学报;2013年04期

9 耿修瑞,张霞,陈正超,张兵,郑兰芬,童庆禧;一种基于空间连续性的高光谱图像分类方法[J];红外与毫米波学报;2004年04期

10 张绮玮;机载高光谱遥感图像处理软件系统[J];红外;2005年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 张兵;王向伟;郑兰芬;童庆禧;;高光谱图像地物分类与识别研究[A];成像光谱技术与应用研讨会论文集[C];2004年

2 高连如;张兵;孙旭;李山山;张文娟;;高光谱数据降维与分类技术研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年

3 王成;何伟基;陈钱;;基于波段重组和小波变换的高光谱图像嵌入式压缩方法[A];黑龙江、江苏、山东、河南、江西 五省光学（激光）联合学术‘13年会论文（摘要）集[C];2013年

4 孙蕾;罗建书;;基于分类预测的高光谱遥感图像无损压缩[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年

5 杨勇;刘木华;邹小莲;苗蓬勃;赵珍珍;;基于高光谱图像技术的猕猴桃硬度品质检测[A];走中国特色农业机械化道路——中国农业机械学会2008年学术年会论文集（下册）[C];2008年

6 张晓红;张立福;王晋年;童庆禧;;HJ-1A卫星高光谱遥感图像质量综合评价[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年

7 高东生;高连知;;基于独立分量分析的高光谱图像目标盲探测方法研究[A];国家安全地球物理丛书（八）——遥感地球物理与国家安全[C];2012年

8 冯维一;陈钱;何伟基;;基于小波稀疏的高光谱目标探测算法[A];黑龙江、江苏、山东、河南、江西 五省光学（激光）联合学术‘13年会论文（摘要）集[C];2013年

9 彭妮娜;易维宁;方勇华;;基于核函数的高光谱图像信息提取研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年

10 蒲晓丰;雷武虎;黄涛;王迪;;基于稳健背景子空间的高光谱图像异常检测[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 普晗晔;高光谱遥感图像的解混理论和方法研究[D];复旦大学;2014年

2 王亮亮;非线性流形结构在高光谱图像异常检测中的应用研究[D];国防科学技术大学;2014年

3 贺智;改进的经验模态分解算法及其在高光谱图像分类中的应用[D];哈尔滨工业大学;2014年

4 魏然;基于成像机理分析的高光谱图像信息恢复研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

5 叶珍;高光谱图像特征提取与分类算法研究[D];西北工业大学;2015年

6 冯婕;基于软计算和互信息理论的遥感图像地物分类[D];西安电子科技大学;2014年

7 孙涛;快速多核学习分类研究及应用[D];西安电子科技大学;2015年

8 李昌国;基于谱间和校正相关性的高光谱图像压缩方法研究及GPU并行实现[D];成都理工大学;2015年

9 徐速;基于压缩感知的高光谱图像稀疏解混方法研究[D];重庆大学;2015年

10 南一冰;星载推扫型高光谱运动成像误差建模与高精度校正技术研究[D];北京理工大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 丰烁;高光谱图像波段选取问题的改进算法研究[D];昆明理工大学;2015年

2 赵伟彦;果蔬干燥过程中的品质无损检测技术研究[D];江南大学;2015年

3 马亚楠;果蔬中内部害虫的高光谱图像检测技术研究[D];江南大学;2015年

4 刘大洋;基于近红外光谱和高光谱图像技术无损识别猕猴桃膨大果[D];西北农林科技大学;2015年

5 王坤;高光谱图像异常目标检测及光谱成像在伪装评估方面的应用研究[D];南京理工大学;2015年

6 王启聪;高光谱图像分类的GPU并行优化研究[D];南京理工大学;2015年

7 程凯;无先验信息的高光谱图像小目标检测算法研究[D];苏州大学;2015年

8 李秩期;基于高光谱及多信息融合的马铃薯外部缺陷无损检测研究[D];宁夏大学;2015年

9 王健;基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究[D];宁夏大学;2015年

10 吴蓓芬;偏振高光谱图像场景仿真及分类方法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

  本文关键词：基于密度背景纯化的高光谱异常检测算法，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：434345