采用NSCT分解和主成分分析的高光谱异常检测

• 作者: 何高攀 孟强强 杨桄 熊翔
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 NSCT分解 主成分分析 背景抑制 异常检测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 过程自动化
• 页码范围: 63-66
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.05.063

摘要

针对复杂背景信息对高光谱异常检测干扰而导致检测效果降低的问题,提出了一种新的基于背景抑制的异常检测算法.对高光谱图像进行NSCT分解,得到各波段的高频信息和低频信息;对高频系数进行重构,得到只含有高频信息的高光谱数据;对原图像与低频信息作差,得到背景残差图像,利用主成分分析法对其进行背景抑制,得到背景信息充分抑制的高光谱数据,并与重构后的高频信息加权融合,得到有效抑制背景并凸显目标的高光谱数据,最后采用KRX算法对处理后的图像异常检测.结果表明,本方法检测性能优越,取得了较好的检测效果和较低的虚警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨桄		66	522	13.0	21.0
2	孟强强		10	60	4.0	7.0
3	何高攀		6	14	2.0	3.0