一种面向异常检测的高光谱图像降维算法

• 作者: 朱菲 鞠才 马丽
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 异常检测 线性局部切空间排列 降维
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 地理国情监测
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TP75
• 字数: 3768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.07.006

摘要

针对高光谱数据预处理中传统降维算法的不足,文章提出采用线性局部切空间排列(LLTSA)算法进行降维,并在低维空间中,以数据点到背景流形的最小距离为度量进行异常目标检测.面向异常目标检测问题的降维算法,需要考虑计算量和异常污染两个问题:为减少计算量,选择图像中一部分具有代表性的训练数据进行LLTSA降维并求取用于泛化的投影矩阵;为避免异常信息对背景特性的影响,应该选择不合异常的背景训练数据建立背景流形.背景训练点的选择基于递归多层分割算法,结合分割块的大小和分割块被近邻点重构的误差,去除分割结果中可能包含异常的区域并尽可能多地保留背景信息.实验结果表明LLTSA可以利用少数特征有效区分背景和异常,基于LLTSA的检测算法比经典RX和核RX算法具有更好的异常检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽	中国地质大学机械与电子信息学院	9	49	3.0	7.0
2	朱菲	中国地质大学机械与电子信息学院	2	1	1.0	1.0
3	鞠才	中国地质大学机械与电子信息学院	1	0	0.0	0.0