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基于多尺度分解的超光谱图像异常检测

秦翰林 姚柯柯 程茂林 周慧鑫 张翔 赖睿

刘伍丰, 黄继江, 乔卫民, 等. 重离子治疗肿瘤点扫描控制系统[J]. 强激光与粒子束, 2014, 26: 015105. doi: 10.3788/HPLPB201426.015105
引用本文: 秦翰林, 姚柯柯, 程茂林, 等. 基于多尺度分解的超光谱图像异常检测[J]. 强激光与粒子束, 2012, 24: 327-330. doi: 10.3788/HPLPB20122402.0327
Liu Wufeng, Huang Jijiang, Qiao Weimin, et al. Spot scanning control system for heavy ion therapy[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2014, 26: 015105. doi: 10.3788/HPLPB201426.015105
Citation: Qin Hanlin, Yao Keke, Cheng Maolin, et al. Multiscale decomposition-based anomaly detection for hyperspectral images[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2012, 24: 327-330. doi: 10.3788/HPLPB20122402.0327

基于多尺度分解的超光谱图像异常检测

doi: 10.3788/HPLPB20122402.0327
详细信息
    通讯作者:

    秦翰林

Multiscale decomposition-based anomaly detection for hyperspectral images

  • 摘要: 提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-28
  • 修回日期:  2011-09-29
  • 刊出日期:  2012-02-15

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