基于最小噪声分离变换的高光谱异常检测方法研究

• 作者: 厉小润 肖雄斌 赵辽英
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 最小噪声分离 残差分析法 噪声协方差矩阵估计 RX KRX
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 125-128,158
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.04.034

摘要

RX算法和核RX算法能很好地分离目标和背景,是较为广泛使用的异常检测算法,但是高光谱图像数据量大且存在冗余信息和噪声,直接进行RX及核RX异常探测运算量大且容易受噪声影响.针对此问题,提出一种基于最小噪声分离变换的高光谱图像异常检测方法,首先采用残差分析法估计噪声协方差矩阵以改进最小噪声分离变换,然后利用改进后的最小噪声分离变换来有效地降低高光谱图像数据的维数并分离出噪声,最后对低维降噪后的数据进行RX及核RX异常检测,避免了随机噪声对RX及核RX异常检测结果的影响并提高了异常检测率.对真实的AVIRIS数据测试表明,该算法优于传统的相应的RX、核RX异常检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	厉小润	浙江大学电气工程学院	55	414	12.0	16.0
2	赵辽英	杭州电子科技大学计算机应用技术研究所	42	266	10.0	14.0
3	肖雄斌	浙江大学电气工程学院	1	12	1.0	1.0