[发明专利]一种协同表示和异常剔除的高光谱异常检测方法

权利要求书

1.一种协同表示和异常剔除的高光谱异常检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

1)输入高光谱遥感影像，并对高光谱影像进行归一化预处理；

2)遍历高光谱影像中每个像元，通过计算背景显著性获取每个像元的最优窗口尺寸；

3)通过滑动窗口策略遍历每个像元，利用异常剔除方法将局部背景集的异常像元去除，采用基于协同表示的检测算法计算残差图；

4)通过判断残差值与阈值的大小来获得最后的异常探测图；

所述计算背景显著性获取每个像元的最优窗口尺寸，具体包括：

a、给定外窗口尺寸win_out，则内窗口尺寸win_in的范围为[1,win_out]，计算每个窗口内的像素对(p_i,q)的显著性差异值D(p_i,q)；

b、分别计算内窗口与外窗口的背景显著性值S(win_out)与(win_in)；

c、计算不同内外窗口组合下的背景显著性值ΔS，从不同内外窗口组合中寻找出最大的背景显著性值ΔS，此时背景显著性值差异最大时的窗口作为最优内窗口win_{in_opt}。

2.根据权利要求1所述协同表示和异常剔除的高光谱异常检测方法，其特征在于所述利用异常剔除方法将局部背景集的异常像元去除，具体包括下述步骤：

a、采用基于随机选择的异常检测算法来判定背景像元与异常像元，然后进行局部异常判定；

b、采用基于统计学理论中的背景向量服从高斯分布的假设中，将曲线左右两侧的像元通过所设定的最大阈值或最小阈值判定会被视为异常；

c、采用投票法确定背景像元是否含有异常像元，当某个像元同时被全局异常算法与局部异常算法都判定为异常像元，该像元将会被视为异常自动的从局部背景集中剔除。

3.根据权利要求1所述协同表示和异常剔除的高光谱异常检测方法，其特征在于所述基于协同表示的检测算法计算残差图，具体包括下述步骤：

a、经背景集中异常像元的剔除后，其更新后的背景子集为：

b、将待测像元y以其局部背景集X_s′的线性组合来表示；

c、求解表示系数向量α，以获得待测像元y的线性表示值为：

d、遍历所有像元后获得预测背景影像，然后通过两个影像的差值获得最终的残差影像。